人工知能 (AI) は、Apple Music、Spotify、SoundCloud ですでに無数の曲がストリーミングされており、パーソナライズされた音楽体験の新たな波をもたらしました。 AI と深層学習ベースの音楽ソフトウェアには、新規ユーザーの待機リストができています。また、一部のツールはテキストから楽器を生成したり、ユーザーに開始ビートやインスピレーションを提供したり、ユーザーの曲の編集を支援したりすることもできます。 

しかし、コンピューターは何十年も音楽制作に関わってきました。では、最近何が変わったのでしょうか？人工知能とディープラーニングは業界全体にどのような変化をもたらしたのでしょうか?次のブログでは、人工知能 (AI) の概念、人工知能 (AI) が音楽業界にとってどのように有益であり、どのような課題を抱えているのか、また、最近音楽を作成するために使用されているいくつかの主要な AI ツールについて説明します。 

人工知能とディープラーニング – それは何ですか?

人工知能 (AI) は、問題解決を促進するために包括的なデータセットを組み合わせるコンピューター サイエンスの一分野を指します。これには、一般に人工知能と関連付けられる機械学習や深層学習などのさまざまなサブ分野が含まれます。ディープラーニングは複数の AI アプリケーションやサービスで重要な役割を果たし、自動化を強化し、人間の介入を必要とせずに分析タスクや物理タスクを実行できるようにします。 

AI は、推論、意味の発見、一般化、以前の経験からの学習など、人間と同様の知的能力を持つシステムを作成するプロジェクトを説明するためによく使用されます。 

AI システムは、大量のラベル付きトレーニング データを組み込み、データを調べて相関関係やパターンを特定し、これらのパターンを活用して将来の状況を予測することで動作します。音楽業界では AI ツールが登場しており、AI トラック支援分析や全体的なサウンド強化などの機能を提供します。    

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AI とディープラーニングは音楽業界にどのようなメリットをもたらしますか?

曲の作成や音楽制作からマーケティングや配信に至るまで、AI はこの大切な芸術形式のあらゆる側面を変革しつつあります。 AI と深層学習アルゴリズムを利用して、提案をカスタマイズし、新しい音楽の選択を提案し、プレイリストを厳選します。さらに、AIを活用してストリーミングサービスの品質を向上させています。たとえば、AI 主導のツールは、背景ノイズを特定して除去し、ビットレートを最適化し、遅延を最小限に抑えることができます。

AI は、大量のデータを分析してパターンを特定し、傾向を予測できるため、音楽制作において大きな利点を持っています。この機能は、音楽プロデューサーやマーケティング担当者が、対象とする聴衆の共感を呼びやすい音楽をリリースするのに役立ちます。

将来は、 人工知能 仮想現実コンサートや没入型体験の作成に応用できるかもしれません。さらに、AI は新しい音楽ストリーミング プラットフォームやサービスの進歩に貢献し続けます。 AI ベースのツールは、ユーザーの行動や好みを分析し、新たなトレンドを特定し、機能強化のための推奨事項を提供します。 AI を活用することで、音楽ストリーミング プラットフォームはサービス品質を向上させ、よりパーソナライズされたエクスペリエンスをユーザーに提供できます。

Spotify や Pandora などの大手企業は、人工知能を活用してユーザーに合わせたプレイリストを生成しています。これらの企業は、新人アーティストのプロモーションをサポートするために AI も活用しています。たとえば、Spotify は、機械学習アルゴリズムを利用してユーザーの視聴習慣に基づいて曲を提案するデータ サイエンティストのチームを誇っています。 Spotify の有力な競合相手である Apple Music は、熾烈な競争を繰り広げており、相互に利益をもたらすことが証明されています。両社ともかなりの数の有料会員を獲得しています。

音楽生成モデルとは何ですか?

• メロディRNN: MelodyRNN は、LSTM (Long Short-Term Memory) ベースのリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) モデルです。このモデルは複数のニューラル ネットワーク アーキテクチャ構成で構成されており、MIDI ファイル内のピッチ範囲の変更や、前述の「注意」テクニックなどのトレーニング アプローチの実装が可能です。

  Magenta によって開発されたこのツールは、MIDI ファイルからデータセットを作成するための一連のコマンドを提供します。各トラックからメロディーを収集し、モデルのトレーニングに役立ちます。このツールのコードは完全にオープンソースです。彼らは、開発段階の最初から 3 つのモデルをトレーニングし、それぞれが異なる種類のメロディー (ジャズ メロディー、バッチ ソング、童謡) を使用しました。

• ミュージックトランスフォーマー：Magenta は、トランスフォーマーを使用して音楽を制作する Music Transformer というモデルも開発しました。このモデルは、MIDI ファイルの形式で 60 秒近くのオーディオを生成でき、一貫性の点で LSTM ベースのモデルを上回ります。

  アテンション ベクトルがトークン間の絶対的な関係を構築する一般的なトランスフォーマー アプローチとは異なり、このアルゴリズムのアテンション レイヤーは相対的なアテンションを使用します。これは、モデルがトークン間の関係を互いの近接性に基づいて予測することを意味します。

• ミューズネット: OpenAI プログラムである MuseNet は、トランスフォーマーを使用して MIDI ファイルを生成します。これらのメロディーは、最初から作成することも、既存のメロディーの伴奏として作成することもできます。

  大きな違いの 4 つは、MuseNet が相対的な注意ではなく完全な注意を使用することです。これにより、メロディーの一貫性が強化された、最大 XNUMX 分間の長い音楽を作成することができます。ただし、短期的な一貫性が損なわれる可能性があります。

• 音楽VAE: MusicVAE に進むと、階層型反復変分オートエンコーダが利用されます。これは、潜在表現の学習と楽譜の生成に使用される深層学習技術です。以下の説明では、このアーキテクチャのさまざまなコンポーネントを詳しく説明し、例を示します。その前に、オートエンコーダーの概念を理解することが重要です。

音楽業界における AI の課題は何ですか?

音楽における AI とディープラーニングにはいくつかの課題があります。主な問題は 人工的に生成された音楽の倫理的および法的影響。問題は「AIが生成した音楽トラックの著作権は誰にあるのか？」ということだ。 AIが生成したオリジナルの音楽なのか、それとも既存の音楽をベースにした二次創作物なのか？別の課題としては、 アーティストを模倣するために悪意のあるプレイヤーや非倫理的なプレイヤーによって利用される そして彼らの声を悪意のある方法で利用します。 

AI が音楽業界に課す可能性のあるいくつかの課題を以下に示します。

• 人間関係の喪失：AI が生成した音楽やバーチャル パフォーマンスに過度に依存すると、ライブ音楽や共同での音楽制作に見られる人間的なつながりが薄れてしまう可能性があります。
• 音楽業界の破壊：AIテクノロジーは、伝統的な音楽業界の役割を破壊し、特に作詞、作曲、セッションミュージシャンの役割において、雇用機会に影響を与え、創造性を変える可能性があります。
• 人間の感情と創造性の欠如: AI によって生成された音楽には、人間のミュージシャンが作品にもたらす感情的な深みや本物の創造性が欠けている可能性があり、その結果、定型的で予測可能な構成になる可能性があります。これは、業界における多様性とイノベーションの欠如につながる可能性があります。

音楽制作のための5つのAIツール

• マゼンタ: 音楽プラグインのセットである Magenta Studio は、高度な機械学習技術を利用して音楽を生成します。スタンドアロン アプリケーションとしても、Ableton Live プラグインとしても機能します。
• Orb プロデューサー スイート: OrbProducer Suite は、プロデューサーが最先端のテクノロジーを使用してメロディー、ベースライン、ウェーブテーブル シンセサイザー サウンドを作成できるようにし、無限の音楽パターンとループを実現します。
• アンパー: Amper は、オリジナルの音楽を生成するために最小限の入力を必要とし、事前に作成された素材やライセンスされた音楽を使用せずに、ユニークな作曲、パフォーマンス、録音であらゆる種類のコンテンツ クリエイターに対応します。
• エイヴァ: AIVA は、広告、ビデオ ゲーム、映画用の感情的なサウンドトラックを作曲すると同時に、既存の曲のバリエーションも提供します。アプリの音楽エンジンにより、音楽ライセンスが不要になり、ビデオ制作が簡素化されます。
• ミューズネット: OpenAI によって管理される MuseNet は、最大 10 個の楽器と 15 のスタイルで曲を生成します。現在、AI が生成した音楽の消費は提供されていますが、カスタム音楽を作成する機能は提供されていません。

最終的な考え

AI は音楽業界に大きな変化をもたらす能力を持っています。音楽制作に AI を組み込むことには多くの潜在的な利点がありますが、さまざまな課題に対処する必要があります。音楽業界が進化し続けるにつれて、AI が音楽の作成、制作、配信にどのような影響を与え続けるのかを目の当たりにするのは興味深いでしょう。 

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• 情報源： https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/create-music-using-ai-and-deep-learning/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=create-music-using-ai-and-deep-learning