自然言語処理の手法を用いてコード進行から作曲者を推論した - Qiita
の二つの進行が多い印象です。前者は『Neo-Aspect』や『Song I am.』など藤永龍太郎(Elements Garden)さんが作曲した曲、後者は『FIRE BIRD』や『ROZEN HORIZON』など上松範康(Elements Garden)さんが作曲した曲によく見られます。 word2vecとは 自然言語処理で用いられる手法の一つで、文章から単語のベクトル表現を獲得するものです。単語をベクトル表現することで各種演算ができるようです。代表的なものだと、 が例でよく見られます。word2vec自体は以下の記事がとても分かりやすいです。 Word2Vecを理解する 絵で理解するWord2vecの仕組み 本記事ではコード進行を「文章」、コードを「単語」とみなし、ベクトルを獲得することを試みます。前章で述べたようにC/Amキーでは例えば「G」コードの後には「C」コードが来ることが多く
Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]
AI DJ Project — http://qosmo.jp/aidj/ Visualization: Shoya Dozonoupdate: 2022/5 この記事を書いた2017年以降の最新の情報をカバーした、音楽生成AIに関するホワイトペーパーをリリースしました。こちらから無償でダウンロードできます。 ホワイトペーパー 音楽生成AIの現状と可能性update: 2021/2 音楽をはじめとした創作活動、創造性とAIの未来像を書いた拙著『創るためのAI—機械と創造性のはてしない物語』がBNNから発売になりました。この記事で書いている内容にも触れています。ぜひお手にとってみてください。 update: 2019/9/25 2019年 4月から慶應義塾大学湘南藤沢キャンパスで 、Computational Creativity Labという名前で研究室をはじめました。AIを使った音楽制作
![Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/914963b8cc87bfb41d804c50ebcb69166620cc37/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fresize%3Afit%3A1200%2F1%2AGAag2b4jJwLKX2mCJFIoxA.png)
VAEに基づく「AI耳コピ」手法 - Qiita
しばらく前にオンライン開催された「OngaACCELシンポジウム2020」にて、吉井和佳先生による自動採譜技術研究の発表がありました。たいへんありがたいことに、あの藤本健さんの記事でピックアップしていただき、なかなか反響があったようです。 音を楽譜にする“耳コピ”はここまで来た。AI自動採譜の最前線 この記事で紹介されている成果のうち、しゃをみんはコード採譜の研究に取り組んでおります。吉井先生の発表の中で、「ミラーニューロン仮説」なる概念が紹介されたあのパートです。 「生成モデル＋推論モデル＝VAE」でなんかぐるぐるさせるという話をしていましたね。本記事ではこの研究成果をざっくり解説するとともに、「AI自動採譜」研究の現在地を自分なりに整理してみたいと思います。 研究内容はIEEE TASLPに掲載されています。引用してください。 Semi-supervised Neural Chord
Mr.Childrenの歌詞分析(4): 単語の意味を考慮した、シングル曲のクラスタリング - Tech Blog
主結果 Mr.Childrenのシングル曲を、歌詞を元にクラスタリングしてみました。 １．単語ベースのクラスタリング ２．概念ベースのクラスタリング 考察 評価 共通する単語や概念を赤字で書いてみました。単語ベースでは、「時代」「社会」や「幸せ」についてきちんとクラスタが形成されていて、いいかんじです。一方で、概念ベースはパッとしないですね。。正解がないので評価はしにくいですが、どちらかと言えば単語ベースのほうがしっくりくる気がします。本来であれば、好調/不調、前向き/後向き、恋愛/社会といった形で分かれてほしかったのですが。さらに言えば、「君が好き」と「抱きしめたい」、「Sign」と「しるし」がくっついてほしいところでした。（関係ないですが、「Mr.Children「Sign」から「しるし」についての解説」では、「Sign」と「しるし」の関係が記号論を交えて述べられていて、とてもおもしろ
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