聞いた音を譜面として製作できる
「耳コピAI」が開発されました。
このAIは
デジタル化された
数字で表せる音を譜面にするのでなく
生の音を聞いて譜面にします。
その為
人が演奏する毎回違う音の出し方を
正確に認識させる必要があります。
その音を認識させる為
AIに何度も色々な音を聞かせて
反復練習をさせました。
この練習方法を
機械学習と言います。
AIに生の音を認識させる練習方法は
「多重温検出」「リズム量子化」
この2つの学習方法を使いました。
この2つの学習方法を合わせて
自動譜面書き起こしシステムを
作り上げてしまったのです。
オーディオ・ツー・スコアのピアノ転写のガイドとしての非ローカル音楽統計 - ScienceDirect
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多重音検出は
以下の事をAIが読み取ります。
「どの音をどの時間に出すか」
「音の強さ」
「音の周波数」
この事を読み取ります。
リズム量子化は
以下事をAIが読み取ります。
「同じ音程でも演奏時間で違う強弱」
「同じ音程でも演奏時間で違う音程」
「その時々の気分で出す音の検知」
この事を読み取ります。
この学習方法を使い
AIに機械学習と言う
反復練習をさせて覚えさせます。
最初の頃は
部分的に「テンポ」「拍子」「譜面」等に
多くの間違いがありました。
この間違いが出てた原因として
人がその時その場所その雰囲気で出す音を
なかなか認識できなかったためです。
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この事を改善する為にAIに対して
「この音の後に来る音は
こんな感じの音が来る」
という感覚を覚えさせました。
この感覚を覚えさせる為に
何十万曲もの音楽を聞かせ続け
「リズム」「音程」「音の強弱」の
パターン分析をAIにさせました。
その結果
凄く譜面制作制度が上がり
かなり実用的になったのです。
今までにも
生の音から譜面を書き起こす試みは
かなりたくさん実験されてきました。
しかし
全部うまくいかず
とても実用レベルで
使える物じゃ無かったのです。
でも今回の研究で
長年不可能とされてきた
自動譜面制作技術がほぼ完成しました!
現在は
Youtubeを使ってそこから流れる音を
譜面にする反復練習が行われてます。
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今ネットでは
膨大な数の音楽ファイルや
膨大な数の音楽動画があふれてます。
そして
この膨大な音楽の中には
自分で演奏したり自分で編曲したり
そんな事がやりたい音楽があると思います。
しかし
気に入った音楽の楽譜が手に入る事は
ほとんどありません。
その訳は
今ある音楽のほとんどが
譜面に書き起こされて無いからなのです。
そんな中生演奏を聴き
自動で譜面に書き起こす事が出来る
「そんなAIがあったら素敵!」と思い
実際に作っちゃいました!
このAIを制作した研究チームは
東京大学の研究チームです。
そして東京大学の研究チームは
譜面に起こされてない物だらけの音楽を
全部自動で譜面に出来る
「耳コピAI」をとうとう完成させました!
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この耳コピAIを
きちんと完成した暁には
「音楽研究」「音楽教育」に役立て
一般にも公開するようです。
現在譜面を書く人は
滅多に存在しません。
しかも
世の中に出ている譜面は
天才が耳コピして作った物ばかりなのです。
一般の人は
そう簡単に耳コピなんて出来ず
特殊な絶対音感訓練が必要になります。
ジャズの様な
その場その時その瞬間の
アドリブやノリや雰囲気で演奏した
この時の音の譜面んて存在してません。
しかし
本気で好きな音楽を演奏したい時
譜面が必ず必要です。
しかしこのAIは
「今この瞬間この曲を演奏したい!」
そう思った瞬間スグ譜面にしてくれる
そんな夢のようなAIなのです!