AIを音楽にも活用する

音楽とAIの組み合わせは、近年ますます注目を集めています。
音楽制作や音楽理解のためにAI技術を利用することで、より創造的かつ精度の高い楽曲が生み出される可能性があります。

Magenta によってAI作曲ができる

その中でも、Googleが開発したPythonライブラリである「Magenta」は、音楽制作に特化したAI技術を提供しています。Magentaは、音楽データを解析し、それを元に新しい楽曲を生成することができます。また、楽曲の自動作曲や和声生成、即興演奏のサポートなど、音楽制作の様々な面でAI技術を利用することができます。

例えば、Magentaを使って生成された楽曲は、人間が制作したものと区別がつかないほど自然な音楽が生成されます。さらに、生成された楽曲のジャンルや調性、速度などを自由に設定することができます。これにより、多様な楽曲を生成することができます。

何でもAIに任せればいいのか

一方で、AIが自律的に楽曲を生成することによって、音楽制作者の創造性やアーティストらしさが失われてしまうのではないかという懸念もあります。また、AIによって生成された楽曲が著作権の問題になる可能性もあります。

しかしながら、Magentaをはじめとする音楽AI技術は、音楽制作者のツールとして活用されることで、新しいアイデアを生み出すことができます。AIが生成する楽曲は、あくまでもヒントやアイデアとして活用されるべきであり、最終的な作品は人間の手によって制作されるべきです。

効率として非常に良い

さらに、AIによる音楽制作は、人間が手作業で行うよりも迅速かつ効率的に行うことができます。AIが音楽制作者をサポートすることで、制作にかかる時間やコストを削減することができます。

AI技術が進化するにつれて、音楽制作におけるAIの活用はますます発展していくでしょう。しかし、常に人間が最終的な判断を下し、アーティストらしさを保ちながら、AI技術を最大限に活用することが重要です。

Magentaの説明

Magentaの使い方は簡単です。まず、Magentaをインストールし、Jupyter NotebookやPythonスクリプトで使用することができます。

次に、MIDIファイルを読み込み、データセットを作成します。データセットは、音符や和音、リズムなどの音楽データを表すシーケンスデータです。

データセットを作成したら、Magentaのモデルを選択し、学習を行います。モデルには、Melody RNNやDrum RNNなどがあります。

学習が完了したら、モデルを使用して新しい楽曲を生成することができます。楽曲の生成には、モデルに入力するシーケンスデータが必要です。また、楽曲の生成には、条件となるパラメーター（キー、速度、長さなど）を設定することができます。

以上のように、Magentaは簡単な手順で音楽生成ができるため、初心者でも利用しやすいです。

このように色々な使い方がAIにもあるのですね。

AIについて今のところ、まだ身近に感じることが少ない場合もあるでしょう。
そこで、今試せるものとして、AIによって画像を作成できるサイトがあります。

AI画像生成お試しサイト

サイトはこちらです！

https://ai-image.intstr.dev/

このページでは、2023/4/26日現在、簡単に無料で画像が作成できて、会員登録なども必要ありません。さらに枚数の制限もないので、何回でも使えます。

試しに作ってみた画像がこちらです。

このように合成とは思えないような画像を作成することができます！すごいですね。

ぜひ一度お試しください。