[2022-2학기 DSL X POZALabs 기업연계 프로젝트] 코드 진행 간 유사도 측정 기준 확립 및 구현

팀원: 강건우 권수현 김경한 김서현 도승범 박수빈 박지은 백민준 송규원 안세정 진유리 차혜준

Overview

• Presentation YouTube
• 프로젝트 배경
  • AI 기술을 활용한 작곡 서비스 제공을 위한 표절 가능성의 판단
• 프로젝트 내용
  • 방법마다 진행한 내용에 관해서는 각 폴더의 README 참고
• 프로젝트 목표
  • 코드 진행 간의 유사도를 평가하는 metric의 개발
• Dataset
  • ComMU: Dataset for Combinatorial Music Generation
  • 논문
  • Github

구조 설명

각 폴더별 자세한 내용은 폴더 내부의 README에 있습니다.

model

1. mathematical approach

• GH metric
• GW metric
• SJ metric

2. DTW
3. Neural Network

• CNN
• RNN

data

4. data

시각자료

5. 포자랩스_발표자료.pdf