人工知能で音楽は作れるのか その１ 前編
はじめに
さて何かとブログ等は三日坊主になってしまうことが多いので好きなことを絡めてやって行きたいと思う。大学が夏休みに入り少し手が空きそうなので夏休みの自由研究として人工知能で音楽を生成できないかやってみようと思う。このプロジェクトは理論も確立できてないしただの夢物語で終わるかもしれないがこの研究を通して深層学習の知識を広められたらと思う。
まず僕がどんな人間かというと一応人工知能を研究している大学生である。一応といったのには理由があって僕が研究しているのは最近はやりのディープラーニング(DL)やその一種であるニューラルネットワーク(NN)とは全く違うものである。詳しくは説明しないが僕のやっている研究はかなり漠然としていて今の世の中には全く普及していない宗教のような研究をしている。良い機会なのでついでにNNを勉強しよう。
序章：音楽と人工知能
で実際に音楽に対して人工知能でどうアプローチして行くかである。当然、世界中の多くの研究者たちが音楽に対して多くのアプローチをし、その中のいくつかは実際にマーケティングやジャンルのソート等に用いられている。まず、先駆者の素晴らしい成果を覗き見て勉強させていただこう。
1.Google Magenta
まず、この記事のタイトルを見たときNNを普段から使っている人なら思い浮かぶものがTensorFlowだと思う。TFとはGoogleが提供している機械学習のライブラリでこれを用いることで比較的簡単に最適化されたNNを扱うことができる。Magentaはそのライブラリに含まれる音楽などの芸術専用のプロジェクト音楽データからコード進行を予測したり有名な画家の絵を学習させて画像をその画家が描いた絵のように変換したりできる。この動画のプレゼンではバッハの楽曲を学習して似たような楽曲を生成している。これのすごいところは実際に人間が心地の良い音階を生成できていることである。今までも様々なアプローチでコンピュータによる楽曲を生成は行われていた。しかしその多くは人間が聞いても不快な音階だったりよくわからないものが生まれてしまうことが多かった。しかし、このプレゼンによると今回生成されたバッハのような音源とバッハの本物の音源を用いてどちらが心地よい音楽かアンケートを取ったところ人工知能によって生成された音源の方が良いと答えた多かったらしい。これは面白そうだ、実は今の所は僕もTensorFlowを使おうかなっと思っている。
2.deep-chord
これは実際にやってみたいことに一番近い、コード進行を指定すると人工知能が続きのコードを生成してくれるというもの。しかしこの生成されるコード進行は作成者のyuraさんが学習させた音声データから作成されているので自分の好きなコード進行にはならない。でも UIもしっかりしていて素晴らしい・・・
その１ 後編に続く かも・・・
