AI 음악 창작은 이제 단순한 실험이 아닌, 실질적인 창작 도구로 발전하고 있습니다. 특히 **KAIST의 어뮤즈(Amuse)**는 인간 중심의 창작을 돕는 협업형 AI 시스템으로 주목받고 있으며, Google의 Magenta, OpenAI의 MuseNet, 프랑스 스타트업 AIVA 등 기존의 음악 생성 AI와는 접근 방식에서 큰 차이를 보입니다. 이번 글에서는 KAIST 어뮤즈 시스템의 핵심 기능과 기술을 설명하고, 글로벌 음악 생성 AI들과의 비교를 통해 창작자에게 가장 적합한 시스템이 무엇인지 분석해보겠습니다.
어뮤즈(Amuse): 텍스트·이미지·사운드 기반의 협업형 음악 AI
KAIST 이성주 교수팀이 개발한 **어뮤즈(Amuse)**는 사용자의 창작 의도를 중심에 둔 창작자 주도형 AI 시스템입니다. 사용자가 입력하는 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 **다양한 형식의 영감을 바탕으로 화성 구조(코드 진행)**를 생성합니다.
예를 들어, “따뜻한 여름 해변의 기억”이라는 문장을 입력하면, 어뮤즈는 이에 어울리는 코드 진행을 제안합니다. 이처럼 인간의 감성과 연결된 콘텐츠를 중심으로 음악을 제안하는 것이 어뮤즈의 핵심입니다.
어뮤즈의 핵심 기술: 하이브리드 생성 방식
- 언어 모델 기반 코드 생성: LLM(Large Language Model)을 통해 입력 콘텐츠와 어울리는 코드 진행을 생성합니다.
- 실제 음악 데이터와의 비교: 생성된 코드가 자연스러운지 평가하기 위해 대규모 실제 음악 데이터를 학습한 모델과 비교합니다.
- 결과 필터링: 어색하거나 부자연스러운 결과는 제거하여 품질 높은 결과만 사용자에게 제공됩니다.
이 접근 방식은 단순 자동 생성이 아닌, AI와 인간이 협력하여 더 창의적인 음악을 만들어내는 환경을 조성합니다.
주요 AI 음악 생성 시스템 비교
AI 시스템핵심 기술입력 방식결과 제어 가능성대표 사례
| 어뮤즈(Amuse) | 하이브리드 생성 (LLM + 음악 DB 기반 필터링) | 텍스트, 이미지, 오디오 | 매우 높음 (창작자 중심) | 감정 기반 코드 생성 |
| Magenta (Google) | 딥러닝 기반 음표·코드 생성 (Transformer, VAE) | MIDI, 샘플음 | 중간 | 피아노 멜로디 자동 생성 |
| MuseNet (OpenAI) | 트랜스포머 기반 시퀀스 예측 | MIDI 텍스트 | 낮음 (자동 생성 중심) | 다양한 스타일 자동 작곡 |
| AIVA | 규칙 기반 + 딥러닝 | 스타일 선택, 키 입력 | 높음 (장르 선택 등 가능) | 오케스트라 스타일 음악 생성 |
입력 방식 비교
- 어뮤즈: 감정이나 분위기 중심 콘텐츠(자연어, 이미지, 사운드)
- MuseNet: MIDI 파일 및 음악적 문법 기반
- Magenta: 노트 시퀀스나 멜로디 패턴 중심 입력
- AIVA: 장르, 키, 무드 등 설정 기반
창작자 개입 가능성 비교
- 어뮤즈와 AIVA는 창작자의 선택과 수정 가능성이 높아 협업적입니다.
- MuseNet과 Magenta는 자동 생성 중심으로 창작자 개입 여지가 상대적으로 낮습니다.
결론: AI 음악 창작, 도구를 잘 선택해야 진짜 창작이 된다
AI 음악 생성 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 그러나 모든 시스템이 창작자에게 적합한 것은 아닙니다. KAIST 어뮤즈처럼 창작자의 감성과 의도를 반영하며, 협업을 전제로 설계된 시스템은 향후 음악 창작 현장에서 실질적인 도움을 줄 수 있는 강력한 도구가 될 것입니다.
어뮤즈는 음악가, 콘텐츠 크리에이터, 교육자에게 새로운 가능성을 제공하며, 창작 도구로서 AI가 나아가야 할 방향을 제시하고 있습니다.
🔗 관련 정보
- [KAIST 어뮤즈 공식 보도 동아사이언스]
- [Magenta 데모 보기 (https://magenta.tensorflow.org/)]
- [MuseNet 소개 (https://openai.com/research/musenet)]
- [AIVA 웹사이트 (https://www.aiva.ai/)]
🎵 AI 작곡 툴, 직접 비교해보고 나만의 사운드를 만들어보세요!
📌 광고 클릭이 창작자의 지속적인 콘텐츠 제작에 큰 힘이 됩니다 :)