Ardule Drum Studio는 모든 것을 다 갖춘 단일 HTML 파일이다. 크기는 현재 최신판인 v0.4.8의 경우 7.69 MB. 지금까지는 나의 GitHub Ardule 저장소에 올려 놓고 필요하면 다운로드하여 쓸 수 있게 안내하였다.
GitHub에는 Pages라는 유용한 서비스가 있다. GitHub 저장소에 있는 HTML, CSS, JavaScript 등의 파일을 이용하여 정적 웹사이트를 무료로 공개하도록 해 준다. 이 기능을 이용한다면 필요한 설정을 한 다음 README 문서 내에서 Ardule Drum Studio의 링크를 연결하여 직접 열게 하면 된다.
만들어진 링크는 다음과 같다. 항상 최신 버전을 가리키도록 만들어 놓았다.
https://jeong0449.github.io/Ardule/ardule-drum-studio.html
PatternLab의 기능도 대폭 개선하였다. 분석 리포트를 읽다가 예를 들어 다음 패턴에 관심이 간다면, 즉시 'Save pattern'을 눌러서 ADT 파일로 저장한다.
이때 만들어지는 ADT 파일은 사람이 편하게 읽을 수 있도록 SLOT orientation을 택하였다.
; ADT v2.3 ; Drum Pattern Exchange Format NAME=TMP_0024 SOURCE=ALLSTARS.MID:26-26 [PatternLab corrected 32 ±1 tick] TIME_SIG=4/4 SUBDIV=16 LENGTH=16 SLOT_MAP_ID=LEGACY ORIENTATION=SLOT [DATA] @..^..@...@..... ....@.......@..o @.xo@.xo^.xx@.-x ................ ................ ................ ................ ................ ^............... ................ ................ ................
그 다음에 이를 Ardule Drum Studio에 드래그하여 연 뒤 이리저리 편집을 하여 들어볼 수 있다.
지금까지는 원본 MID 파일을 패턴 단위로 자른 작은 MID를 만든 뒤, 다시 이로부터 ADT를 만들어야 했다. 파일 전체에서 유래하는 패턴에 대한 일괄적인 작업이 필요하다면 이러한 방식으로 진행하는 것이 자연스럽다. 그러나 PatternLab 결과를 탐색하다가 특별히 눈에 뜨이는 어느 한 패턴을 집중적으로 들여다보고 싶다면 그 즉시 해당 패턴에 대해서 ADT 파일을 추출하게 만드는 것이 훨씬 능률적일 것이다.
Ardule Drum Studio와 PatternLab이 처음 생각했던 것보다 점점 더 쓸모 있는 도구로 변해가고 있다. PatternLab은 MIDI 파일에서 드럼 패턴을 찾아내고, 보정하고, 한 마디 단위의 패턴으로 추출하는 도구가 되었고, Ardule Drum Studio는 이렇게 얻은 패턴을 직접 눈으로 확인하고 들어 보면서 편집하고 재사용하는 환경으로 발전하고 있다.
다음 단계는 지금까지 만들어 둔 ADT/ORN 패턴 컬렉션 전체를 인덱싱(indexing)하는 것이다. 각각의 패턴을 컴퓨터가 비교할 수 있는 수치적 특징, 즉 벡터로 표현해 두면 새로운 드럼 패턴이 주어졌을 때 기존 컬렉션에서 가장 비슷한 패턴을 찾아낼 수 있다. 단순히 킥과 스네어가 같은 위치에 있는지를 비교하는 것에서 시작하여, 악센트, 싱코페이션, 박자 구조, 그리고 ORN에 기록된 미세한 타이밍과 장식까지 단계적으로 비교 대상으로 확장할 수 있을 것이다.
아직 Ardule의 패턴 분석에 인공지능을 본격적으로 사용하는 단계는 아니다. 오히려 당분간은 사람이 이해할 수 있는 특징과 전통적인 유사도 계산법을 이용하는 것이 합리적이다. 그러나 패턴이 충분히 축적되고 사람의 유사성 판단 자료까지 모이게 된다면, 언젠가는 패턴의 관계를 스스로 학습하는 embedding이나 machine learning으로 자연스럽게 넘어갈 수도 있다.
흥미롭게도 이러한 문제는 이미 Music Information Retrieval(MIR) 분야에서 오랫동안 연구되어 왔으며, 최근에는 드럼 시퀀스를 네트워크로 표현하여 유사성과 생성 문제를 다루는 연구도 등장하고 있다. 이제부터는 코드를 만드는 것과 함께 드럼 패턴의 유사성을 사람은 어떻게 느끼며, 그것을 컴퓨터는 어떻게 수치화해 왔는가에 관한 논문도 슬슬 읽어 볼 때가 된 것 같다.
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