음악 생성 AI 개발하기 - 적용 사례

음악 생성 AI 모델 개발 프로젝트

글로벌 선도 AI 플랫폼 기업은 에펜과의 협업을 통해 AI 기반 음악 생성 기능을 한층 강화했습니다. 고객사는 장르별 기대치를 충족하는 멜로디를 생성하고 모델 성능을 향상시키기 위해, 고품질 라벨링이 포함된 음악 데이터셋을 필요로 했습니다. 에펜은 전문 음악가의 검토를 통합한 데이터 라벨링을 통해, AI가 일관성 있고 스타일에 맞는 음악을 제작할 수 있도록 지원하고 기능 출시 속도를 앞당겼습니다.

프로젝트 목표

이 프로젝트의 핵심 목표는 사용자 입력을 기반으로 정교한 음악을 제작할 수 있는 AI 음악 생성 모델을 개발하는 것이었습니다. 이를 위해 고객사는 대규모 음악 콘텐츠에 대한 정밀한 데이터 라벨링을 요구했습니다.

도전 과제

음악 생성 AI 모델의 개발에는 다음과 같은 과제가 수반되었습니다.

• 복합적인 음악 요소에 대한 데이터 라벨링: 장르, 분위기, 구조 등 다양한 음악적 요소에 대한 세분화된 데이터 라벨링 작업이 필요했습니다.
• 전문 인력 확보: 고품질의 데이터 라벨링과 모델 검증을 위해, 숙련된 음악 전문가의 참여가 필수적이었습니다.
• 프로세스의 확장성: 출시 일정 준수를 위해 빠르고 유연한 대규모 데이터 라벨링 처리 역량이 요구되었습니다.

솔루션

에펜은 프로젝트의 성공적인 실행을 위해 다음과 같은 전략을 수립하고 적용했습니다.

• 전문 음악가 기반의 데이터 라벨링 작업: 에펜은 자체 전문가 네트워크와 효과적인 채용 전략을 통해 빠르게 숙련된 음악 전문가를 확보하고, 이들이 악보를 분류하고 세부적으로 어노테이션화할 수 있도록 지원했습니다.
• 실시간 협업 및 품질 검토 체계 구축: 고객사와의 긴밀한 협업을 통해, 음악 전문가가 빠르게 업무에 적응하고 일관된 품질 기준을 준수할 수 있도록 실시간 피드백 및 검토 프로세스를 마련했습니다.

프로젝트 성과

에펜은 멀티모달 생성형 AI 데이터 분야의 전문성을 바탕으로, 고객사의 음악 생성 AI 고도화에 다음과 같은 성과를 달성했습니다.

• AI로 생성된 음악의 품질 및 스타일 일관성 향상
• 향상된 음악 생성 기능의 개발 및 플랫폼 통합
• 효율적인 데이터 라벨링 워크플로우를 통한 시장 출시 기간 단축

에펜의 지원을 통해 고객사는 고도화된 AI 음악 생성 기능을 플랫폼에 성공적으로 구현하고, 궁극적으로 사용자 경험 및 참여도를 높일 수 있었습니다.