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「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売 インプレスグループでIT関連メディア事業を展開する株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）は、「音源分離」技術の基礎から実装までを解説した書籍『Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ』を2020年8月24日（月）に発売いたします。 ■身近なものにも活用される技術「音源分離」の基礎と実装を解説する一冊 近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい声以外の音が入ってきたときには、聞きたい声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出する技術で
ソニー開発のディープラーニングによる世界最高の音源分離技術を利用できる、音楽制作サービス、Soundmain｜DTMステーション
ソニー・ミュージックエンタテインメント（以下SME）によるSoundmain（サウンドメイン）というプロジェクトをご存知でしょうか？ ソニーが研究・開発する最新の音楽関連テクノロジーをいち早く機能として実装し、クリエイターが利用できるようにするプラットフォームとなっており、将来的にはブロックチェーン技術と権利処理のノウハウを組み合わせたサービスや、後述の音楽制作サービスにAIを用いた機能の実装が予定されるなど、これからも進化を続けていくユニークなプロジェクトとなっています。そして、その中にSoundmain Studioというサービスがあり、これはブラウザ上で使える音楽制作ツール、つまりインストールすることなく使えるDAWとなっています。 そのSoundmain Studioにおいて、現在の目玉となる機能が、ソニーが開発した世界最高峰という音源分離技術。簡単にいうと、これは2mixの音源を
音源分離ツールSpleeterと音源MIDI変換ツールBasic-PitchをM1 MacBook Air上のDockerで動作させる
はじめに 楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです。 ですが、、たとえばテンションを含む密集した和音のボイシングまで分解するのは、途方もなくしんどいです。もちろん訓練された能力と、それなりの時間も必要になります。 手元に楽器がない環境の人にとっては、なおさら難しいことです。 そこで補助的に機械学習ライブラリの力を借りて、能力や時間がない人でも、より良い音楽学習ができるようにすることは、音楽の文化に良い影響があると思います。 SpleeterとBasic-Pitchという二つの最高なライブラリが提供するコマンドラインツールを使うことで、音源をパート別に分離して、それぞれのパートをMIDIノートとして出力することができます。 それによって、リファレンス楽曲の分析自体に時間をかけることなく、本当の目的である解析、そして解析した後にどう昇華させるか考
ソニーによる世界最高の音源分離技術で実現した、ボーカルだけをキレイに抽出できるSoundmain Studioの新機能｜DTMステーション
以前DTMステーションで紹介したことのある、ソニー・ミュージックエンタテインメントのプロジェクトSoundmain（サウンドメイン）。ここでは、ソニーグループが研究・開発する最新の音楽関連テクノロジーがいち早く機能として実装され、クリエイターが利用できるようになっているのですが、今回ボーカル抽出という新機能が追加されました。これは、ブラウザ上で使える音楽制作プラットフォームSoundmain内の音楽制作サービスSoundmain Studio上で使える機能で、音源からボーカルのみを抜き出し、手軽に高品質なボーカル音源を作成することができます。 つまり楽器などの演奏も消せるわけなのですが、驚くべきはその精度。ボーカル抽出といえば、さまざまなソフトで行うことが可能ですが、声がシュワシュワになってしまったり、オケが残ってしまったりすることがありますよね。それに対し、Soundmain Studi
ウェブブラウザで音楽制作！ 手持ちの音源からステム作成できる「音源分離」も――Soundmain Studioレビュー
ウェブブラウザで音楽制作！ 手持ちの音源からステム作成できる「音源分離」も――Soundmain Studioレビュー DTM コラム 最新テック 機材 Soundmainはソニーミュージックによる、【サウンドパック（音源素材）】【ウェブブラウザで動くDAW】【ブロックチェーンを用いた著作権処理の仕組み】を一括して提供することを目指し開発中のプラットフォームです。このうち【ウェブブラウザで動くDAW】が先日ついに「Soundmain Studio」としてローンチしました。現在も改良を重ねている最中ですが、「ウェブブラウザでDAWの基本的な機能が使える」「ソニーの目玉技術である“音源分離”が使える」というコアの部分については体験いただけるようになりました。 【PR】AIの進化を作曲しながら体験できるSoundmain Studio。ブラウザで手軽に使える音楽制作ツールが、今ならお得に試せるキ
AIがもたらす音楽の未来は？ ザ・ビートルズ『Revolver』を生まれ変わらせた音源分離技術から考える | CINRA
AIがもたらす音楽の未来は？ ザ・ビートルズ『Revolver』を生まれ変わらせた音源分離技術から考える 音楽にAIが活用されるーーそう聞いたとき、どんなことをイメージするだろうか？ タイムラインにあふれる画像生成AIによるイラストのように、自動作曲AIが手がけた楽曲がSNS、あるいはYouTubeにあふれかえった光景だろうか？ AIが人間に取って代わる、なんてことも言われたりするが、人間が対応できないような作業を任せるツール、あるいはアシスタントとして、AIや機械学習の技術は日常生活や仕事におけるさまざまなシーンに浸透しつつある。それは広く音楽制作の現場においても同様で、先日発表されたThe Beatles『Revolver』のスペシャルエディションにはAIによる音源分離（デミックス）技術が活用されているという。 AIは音楽の未来に何をもたらすか？ 直近の事例や研究をもとに、ライターのi
ひとつの音源をボーカルやベースといったパート別に分解する「音源分離技術」が、一般ユーザー向けにも提供されるようになった。この技術は人工知能（AI）の訓練やアーティストによる楽曲制作に応用される一方で、著作権侵害のリスクなどさまざまな問題もはらんでいる。 TEXT BY NOAH YOO TRANSLATION BY MASUMI HODGSON/TRANNET 楽曲のなかで楽器やボーカルといったあらゆるパートが何をしているのか、詳細まで分解して聴けることを想像してみてほしい。楽曲のファイルをアップロードすると、ほんの数分でブルース・スプリングスティーンの「Born to Run（明日なき暴走）」といった曲がパートごとに分解されるのだ。 すると、それぞれのプレイヤーの腕前がはっきりと浮き彫りになってくる。スプリングスティーンのボーカルパートでは、つぶやきやうめき声が聞こえてくる。ゲイリー・タ
ボーカル抽出、音源分離で話題のソニー・ミュージックエンタテインメントのDAW、Soundmain Studio無料お試しキャンペーン実施中！3月31日まで｜DTMステーション
3月1日から、「春の作曲チャレンジキャンペーン」と題したSoundmain Studioお試しキャンペーンが実施されています。Soundmain Studioは、ソニー・ミュージックエンタテインメント（以下SME）の提供するブラウザで動作するDAWで、ボーカル抽出、音源分離、歌声合成(AIボーカル)など、通常のDAWには搭載されていない新世代の機能が特徴となっています。そんなSoundmain Studioは、最新の音楽関連テクノロジーをいち早く機能として実装し、クリエイターが利用できるようにするプラットフォームSoundmainの中心的存在。 なおSoundmainは、サブスクリプション型のサービスとなっており、無料のTrial、有料のBasic、Standardというプランが用意されています。Basicプランでは、歌声合成、Soundmain Studioが利用可能で、Standard
[レポート] LINEにおける深層学習を用いた音源分離技術の研究 #linedevday_report | DevelopersIO
せーのでございます。 2019年11月20日（水）・21日（木）にグランドニッコー東京 台場でLINEのデベロッパーカンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。 LINE DEVELOPER DAY 2019 本記事は、セッション「LINEにおける深層学習を用いた音源分離技術の研究」をレポートします。 スピーカー 戸上 真人氏 [LINE Research Labs Senior Researcher] セッション概要 AIアシスタントなど音声で操作する機器・サービスは近年急速に増えつつあります。これらの機器・サービスでは高い音声認識率を得る事が重要なポイントになります。この時，避けて通れない問題が、他の人の話し声，走行雑音などの雑音，部屋の壁や床で音が反射することで生じる反響音がマイクに混入する，「不要音混入問題」です。この問題に対して，様々な研究機
![[レポート] LINEにおける深層学習を用いた音源分離技術の研究 #linedevday_report | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cce94c90ddc76c1ea7c6bf4be9e744090746ae41/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F11%2Flinedevday20191.png)
原文(投稿日：2020/03/12)へのリンク Facebook Researchは先頃、ディープラーニングを採用した音源分離(music source separation)システムのDemucsをリリースした。Demucsは、人による評価を基準とした分離後の音楽の品質において、これまでに報告されているものを上回っている。 音源分離はブラインド信号源研究(blind source separatin)と呼ばれる、高度に研究されたプロセスにおけるアプリケーションのひとつである。このプロセスには、混合した信号系列の中からメタ情報を使用せずにひとつの信号系列を分離する、という処理が含まれている。音楽であれば、個々のコンポーネントはボーカルやその他の楽器のトラックにあたる。信号源分離の分野が最初に注目を浴びたのは、複数のパイロットの入り混じった声をひとつのスピーカで聞かなければならないという、航
ソニーの「AIによる音源分離」は、過去の名作に新しい魅力を与える。世界初の画期的技術はどうやって実現できたのか（前）：麻倉怜士のいいもの研究所 レポート42 - Stereo Sound ONLINE
フランスで開催される国際コンテンツ見本市MIPCOM/MIPTVでは、毎年最新映像に関連した興味深い展示が行われている。StereoSound ONLINEでも麻倉怜士さんによるリポートをお届けしているが、2020年はリモート開催のため例年のような記事は紹介できなかった。しかしそんな状況でもオーディオビジュアル関連展示は数多くあった。そこで今回は、麻倉さんが注目したソニーの「AIによる音源分離」をクローズアップする。インタビュー取材に応じてくれたのは、ソニー株式会社R&DセンターDistinguished Engineerの光藤祐基さんと、コンテンツ開発課ビジネスプロデューサー池田裕司さんのおふたりだ。（編集部） ※インタビュー取材は2020年12月に実施しました 【麻倉怜士のMIPCOM2019報告：01】世界から8Kプロダクションが集合した「ソニー4K/8Kシアター」と「NHK 8KT
夏休みなので，ディープニューラルネットワークで音源分離の学習と実行をおこなうプログラムの実装を行いました． できるだけ誰でも利用できるように，Google Colaboratory上でDNNの学習が行えるようにしてあります． End-to-End音源分離 話者Aの音声と話者Bの音声が混合された信号A+Bから，元のAとBを分離するような技術を音源分離といいます．音声は長らく波形をフーリエ変換して得られるスペクトログラムを特徴量として分析されてきていました．しかし，近年，混合信号の波形から分離信号の波形を直接推定するような手法が考案されており，特にEnd-to-End(E2E)音源分離などと呼ばれます． Dual-path RNN TasNet End-to-End音源分離のディープラーニングを使った手法の一つとしてDual-path RNN TasNetと呼ばれるものがあります． Dual-
世界中で注目されている、様々な音が入っている音源から特定の音を抜き出す技術「音源分離技術」。あまり知られていませんが、音源分離技術を評価する「Signal Separation Evaluation Campaign（SiSEC)」という国際コンペティションで、ソニーグループは2015年から音楽部門で3期連続ベストスコアを獲得しました。 この音源分離技術とはどんな技術なのか、そして音楽制作の世界にどのような革新をもたらすのか。ソニー株式会社のR&Dセンターでオーディオ技術開発を行っているお二人にお話を伺いました。 二種類のジュースを混ぜて、そこから片方だけを取り出す作業 「音源分離技術」とは、どのような技術なのでしょうか？ 高橋直也さん（以下：高橋）：例えば、音声に聴きたくないノイズが入っている場合に取り除いたり、音楽からピアノのパートだけを抜き出したりすることができる技術です。 光藤祐基
誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。 2ページ コード5行目 [誤] pip install itertools [正] pip install itertoolsを削除 【 第2刷にて修正 】 10ページ 本文下から4行目 [誤] 知り当たった [正] 知り合った 【 第2刷にて修正 】 25ページ コード番号 [誤] code2.1とcode2.9が欠番。 [正] 【 第2刷にて修正 】 40ページ 式（2.11） [誤] 数式に間違いがありました。正しい数式は以下の通りです。 [正] ここをクリックしてPDFファイルをご参照ください 【 第2刷にて修正 】 43ページ 本文1行目 [誤] 複素数x'(l,n,f) [正] x'(l,n,f) 45ページ 式(2.32) [誤] 数式に間違いがありました。正しい数式は以下の通りです。 [正] ここをクリックしてPDFフ
Let's Unmix - 自動音源分離アプリ
Let's Unmix は自動で音源をボーカル、ドラムス、ベース、ピアノ及びそれ以外の伴奏に分離します。 さらに、ボーカルとベースのMIDI出力や、STEMフォーマット出力によるDJアプリとの連携も行うことができます。 サブスクリプション課金ではないため、一度のアプリ内課金だけで、何曲でも、いつまでも追加コストなくお使いいただけます。 音源を、ボーカル、ドラムス（パーカッション）、ベース、ピアノその他楽器の5つのソースに分離します。 分離されたトラックは個別に保存、エクスポートができるため、DAW等、他のアプリケーションで利用することができます。 分離したトラックごとのボリュームや、バランスを調整し、再生、保存することができます。また、再生速度も変更することも可能です。 楽曲の特定部分のみを繰り返し再生することが可能です。またファイル保存の祭も、同様に特定部分のみを切り出して保存することが
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「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売
「Suno超えた？」と噂の、リアルな歌声でAI作曲して音源分離もできる「Sonauto」を試してみた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
楽曲をパートごとに分解する「音源分離技術」はクリエイターの夢か、著作権の悪夢か（1/4ページ）
Facebook Researchが音源分離用のAIシステムを開発
Google ColaboratoryでEnd-to-Endシングルチャネル音源分離 - Qiita
Amazon.co.jp: Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ: 戸上真人: 本
音楽制作の世界が変わる。世界最先端の「音源分離技術」が作りだす未来とは？
Pythonで学ぶ音源分離（機械学習実践シリーズ） - インプレスブックス
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