대규모 언어 모델을 이용한 판소리의 디지털 음원 생성 방법론에 관한 연구- LLM 기반 판소리 생성 모델 프레임워크
Developing on a Methodology for Digital Audio Generation of Pansori Using Large Language Models
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초록
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 전통 한국 음악인 판소리의 디지털 음원을 생성하는 방법론을 제안한다. 기존 음악 생성 AI 연구가 서양 음악 중심으로 진행되어온 점을 극복하고, 한국 전통 음악의 복잡한 음향 특성과 창법을 LLM 기반 생성 모델에 효과적으로 적용하기 위한 프레임워크를 개발하였다. 특히 판소리의 특징적인 발성과 시김새를 학습 데이터로 활용하여 음악적 맥락을 이해하는 생성 모델을 구축하였으며, 음성 변환 기술(RVC)과의 융합을 통해 창의적인 음원 확장 가능성을 입증하였다.
Abstract
This study proposes a methodology for generating digital audio of pansori, a traditional Korean musical form, using Large Language Models (LLMs). To address the existing focus on Western music in AI music generation research, we developed a framework to effectively apply the complex acoustic characteristics and vocal techniques of traditional Korean music to an LLM-based generation model. In particular, we constructed a generative model that understands musical context by utilizing the distinctive vocalizations and “sigimsae” of pansori as training data. Furthermore, we demonstrated the possibility of creative audio expansion through integration with voice conversion technology (RVC).