音楽のAI：作成ツールとテクニック

この仕事では、人工知能（AI）を使って音楽を作るためのさまざまなツールやモデルを見ていくよ。これらのツールは、研究と商業の両方から来ているんだ。音楽生成の方法を、パラメーターを使うもの、テキストを使うもの、視覚的な入力を使うものの3つのグループに分けたよ。

調査の結果、これらのツールが提供する特徴や可能性は幅広く、カジュアルなリスナーからプロのミュージシャンまで対応していることがわかった。それぞれのツールには利点と欠点があって、ユーザーが自分のニーズに合ったツールを選べるように、これらの要素をまとめたリストも用意したよ。さらに、調査はAI音楽生成の仕組みやその課題についての洞察も提供している。

音楽は人間の生活にとって重要な部分で、時代とともに文化や技術に適応して大きく変わってきた。AIや機械学習の台頭により、音楽の作り方も変わったんだ。AI音楽生成ツールは、ミュージシャンが新しい方法で音楽のアイデアを表現できるようにして、テクノロジーを使う自信も高めてくれる。これらのツールは、大量の音楽コレクションから学び、人間が作る音楽に似た新しい音楽を作り出すんだ。

最近、深層学習は音楽生成を含むコンピュータサイエンスの多くの側面を変えてきた。さまざまな深層学習モデルが短いメロディを作成できるようになったけど、MusicVAEやTransformerVAE、Denoising Diffusion Probabilistic Modelsのような高度なニューラルネットワークのおかげで、より複雑で長いメロディも登場するようになった。ただ、こうしたモデルはテーマや方向性が明確でない長いメロディを生成することがあるんだ。深層学習はメロディに合ったハーモニーを作成するのをサポートし、スタイル転送技術を使って音楽を別のスタイルに変えることもできる。一部の研究者は、音楽生成における深層学習の使用は、既存のデータに頼りすぎて時に創造性やコントロールの問題を引き起こすことがあると指摘しているよ。

この調査は、AI生成音楽に関連する音楽生成の重要な用語を説明するところから始まる。次に、AI音楽生成ツールとモデルの現状を見て、特徴や制限を評価するよ。最後に、最近のツールや技術を分析して、AIベースの音楽作曲が何を達成できるか、より良い結果を得るために解決すべき課題を示すことを目指しているんだ。

#音楽作曲の概念

AI生成音楽を開発するためには、音楽がどのように構成されているかを形作るいくつかの重要な概念を理解することが大事だよ。

音は特定のピッチを持つ音なんだ。周波数、音量（振幅）、音質（音色）などの特徴によって定義されるよ。音はメロディや和音を形成する基本的な構成要素なんだ。

**ピッチ**は音がどれだけ高いか低いかを表すもの。音楽は特定のピッチを中心に展開され、異なる音符の関係を定義するのに役立つ。

音色は、同じピッチと音量を演奏しても、異なる楽器が独特に聞こえる理由だよ。

**ハーモニー**は、異なるピッチや音が同時に演奏されて心地よい音を作ることだ。

和音は、音楽のハーモニーの基礎を提供するために一緒に演奏される音符のグループだ。

**テンポ**は、音楽がどれだけ速くまたは遅く演奏されるかに関するもので、通常は1分あたりの拍数（BPM）で測定される。テンポは曲の感情的な雰囲気に大きく影響することがある。速いテンポは興奮を生むことができ、遅いテンポは静けさや悲しみを引き起こすことも。AI生成音楽ツールは、特定の感情的効果を生むためにテンポを調整することができるんだ。

音量は、音がどれだけ大きいか小さいかで、その強度に関連するよ。

スタイルは、作曲家や演奏者の独自の音楽的アイデンティティを定義する特徴や技術を指す。既存の音楽を分析することで、AIツールは異なる作曲家やジャンルのスタイルを模倣し、これらの影響を反映した新しい作品を生み出すことができる。

コーラスは、曲の中で繰り返される部分で、キャッチーなメロディやその曲の本質を捉えたフレーズがよく特徴的だよ。

ポリフォニック音楽は、同時に演奏または歌われる複数のメロディから成り、モノフォニック音楽（1つのメロディだけを含む）よりも豊かなサウンドを生み出す。

MIDI（Musical Instrument Digital Interface）は、異なる電子楽器やソフトウェアが通信できるようにし、音符やその強度などの音楽データを交換できるようにするよ。

キー・ベロシティは、MIDI楽器でキーがどれだけ強く押されたかを測定するもので、通常は0から127の数値で表される。

ABC表記は、一般的なテキストキャラクターを使って音楽を書くシンプルな方法で、フォーク音楽で曲をオンラインで共有するのに一般的に使われる。

ピアノロールは、音楽ソフトウェアの視覚的ツールで、MIDIデータをグリッドで表し、時間が1つの軸に、ピッチが別の軸に表示される。ユーザーは音符の長さや強度を調整でき、音楽生成には欠かせない。

クロマグラムは、時間の経過に沿った音楽の異なるピッチの強度を可視化するもの。

伴奏は、曲のメインメロディを支える和音要素のことだ。

#AI生成音楽における概念の相互作用

AI音楽生成ツールは、ハーモニーや和音の働きを理解することで、意味のある心地よい流れの音楽を作ることができるよ。人気の曲のコーラスのパターンを捉えることで、これらのツールはキャッチーで記憶に残るメロディを作ることができる。

結論として、これらの音楽的概念を理解することは、人間らしく感情的に共鳴する音楽を作る高度なAI音楽ツールを構築するための鍵だ。これらの要素を効果的にモデル化することで、AIは伝統的な音楽制作とテクノロジー駆動の創造性をつなぐ新しく革新的な音楽形態を生み出すことができるんだ。

#データ収集

AI音楽生成ツールの包括的なリストを作成するために、さまざまなプラットフォームでキーワード検索方法を使用したよ。また、ChatGPTやBardといったAI言語モデルの助けを借りて、キーワードリストを洗練させたり関連するウェブリソースを見つけたりしたんだ。

検索に使ったプラットフォームには、Google検索、Google Scholar、Twitter、GitHub、YouTube、Redditなどが含まれる。重点を置いたキーワードは、AI音楽、AI音楽生成、機械学習音楽、音楽技術などだよ。

使ったプロンプトでは、検索で見落としているかもしれないプラットフォームやキーワードの推薦を求めていたんだ。

#音楽生成ツールの分類

音楽生成モデルの進化を示すタイムラインを提供するよ。初期の非ニューラル手法から最新のAIベースのモデルまで、特定のパラメーターを必要としないものを含めてね。

#非ニューラルネットワークアプローチ

歴史的に、音楽生成ツールはマルコフ連鎖、ルールベースモデル、進化的アルゴリズムなどのアプローチを使用していた。これらは通常、音楽を作成するためにいくらかの人間による入力を必要としていた。

• マルコフ連鎖: これらは、現在の状態に基づいて未来の状態を予測する数学モデルで、過去の行動には依存しないんだ。ユーザーの気分に基づいてスムーズなメロディやカスタム音楽を作成するのに使われていたよ。

• ルールベースモデル: これらは、確立されたルールを基にして音楽を作る。たとえば、あるシステムは既知の和声の原則に基づいてハーモニーを生成するかもしれない。

• 進化的アルゴリズム: これらは自然選択をシミュレーションして、最良の音楽のシーケンスを選び、突然変異のようなプロセスを通じて洗練させる。多くのシステムは、リアルタイムでの人間のフィードバックを取り入れて音楽生成を改善しているんだ。

#ニューラルネットワークベースの音楽生成

ここからは、ニューラルネットワークによって駆動される音楽生成モデルを体系的に探っていくよ。このセクションは、パラメータベースのモデル、プロンプトベースのモデル、視覚ベースのモデルの3つに分けるね。それぞれの機能と強み、弱みを説明するよ。

#パラメータベースの音楽生成

パラメータベースのモデルは、音楽を生成するために特定の入力を必要とする。これには、テンポやムードなどの属性が含まれるよ。ユーザーは、これらの入力を設定することで生成プロセスをより直接的にガイドできるんだ。

Magentaの概要: このオープンソースプロジェクトは、音楽制作に機械学習を統合することを目指している。Magenta内のよく知られたモデルには、MusicVAE、NSynth、Melody RNNが含まれているよ。

Magentaの主な特徴: 基本的な概念は音楽ノートのシーケンスで、音符のシリーズを簡略化した表現だ。Magentaのモデルは、音楽のさまざまな側面を捉えて、ユーザーが作品を簡単に作成・編集できるようにするんだ。

#Magentaの利点と制限

Magentaには、オープンソースであり、多様な音楽を作成・操作できるモデルが豊富にあるという多くの利点がある。ただ、その複雑さから技術的な知識が必要になることがあり、生成された音楽はうまくいくように微調整が必要なことが多いんだ。

#Jukeboxの概要

Jukeboxは、歌を含むさまざまなスタイルの音楽を生成できるニューラルネットワークツールだ。VQ-VAEとTransformerを使っているよ。

特徴と能力: 既存の曲を続けたり、ユーザーが選択したジャンルやアーティストに基づいて完全に新しい作品を作成したりできる。大規模な楽曲データセットを使って学習するんだ。

#Jukeboxの利点と制限

Jukeboxは、音楽を圧縮しながらも質を保つ複雑なアルゴリズムを使用しているため非常に強力。ただ、そのパフォーマンスは相当なコンピュータ資源を必要とし、多くのユーザーにとってはハードルになることがあるよ。

#MuseNetの概要

MuseNetは、最大10楽器を使った4分間の作品を生成するために設計されている。

特徴と能力: MuseNetは、特定の作曲家やスタイルに基づいて音楽を生成するために高度なトランスフォーマーモデルを使用する。

#MuseNetの利点と制限

MuseNetは、特定のスタイルを正確に模倣して一貫した音楽を生成できる。ただ、ユーザーが意図した楽器の選択が常に生成されるわけではないことがあるんだ。

#Music Transformerの概要

Music Transformerは、長い音楽シーケンスのために設計されている。

特徴と能力: より長い期間にわたって音楽を生成することができ、自己注意メカニズムを使って構造を作り出す。

#Music Transformerの利点と制限

長い作品を生成できるけど、トレーニングデータが多様でない場合、質が損なわれることがあるよ。

#感情に基づく音楽生成の概要

このモデルは、特定の感情を考慮して音楽を生成できる。

特徴と能力: ムードの説明に基づいて音楽を生成し、音楽の感情的な内容を分析できる。

#感情に基づく音楽生成の利点と制限

感情に結びついた音楽を生成できるけど、感情的な背景がはっきりしない場面では、パフォーマンスの改善が必要とされることがあるんだ。

#プロンプトベースの音楽生成ツール

これらのツールは、テキスト入力を使って音楽を作るよ。

#Riffusionの概要

Riffusionは、テキストプロンプトや視覚的な画像からオーディオを生成する。

#Riffusionの利点と制限

Riffusionは使いやすくて高品質な音楽を生成するけど、出力が入力プロンプトの質に大きく依存するから、その柔軟性には限界があるんだ。

#Noise2Musicの概要

Noise2Musicは、テキストから質の高い音楽を生成するために、先進的な拡散モデルの使用を探求している。

#Noise2Musicの利点と制限

豊かな説明に基づいて高品質な音楽を生成できるけど、トレーニングデータのバイアスの影響を受けることがある。

#Moûsaiの概要

Moûsaiは、テキストから音楽を生成するために二段階プロセスを使用する。

#Moûsaiの利点と制限

長くて高品質な音楽を生成できるけど、もっと計算資源を要することがあるんだ。

#MusicLMの概要

MusicLMは、詳細なテキスト記述から高忠実度の音楽を生成することに焦点を当てている。

#MusicLMの利点と制限

高品質な出力ができるけど、オープンソースプロジェクトとしては公開されていないんだ。

#視覚ベースの音楽生成ツール

これらのツールは、画像や動画などの視覚的入力を使って音楽を作る。

#Controllable Music Transformerの概要

このモデルは、指定された動画のリズムとムードに合ったバックグラウンド音楽を生成する。

#Controllable Music Transformerの利点と制限

動画に非常に適した音楽を生成するけど、長い時間にわたる場合は制約があることがあるよ。

#V-MusProdの概要

V-MusProdは、さまざまな特徴を分析して動画に基づいて音楽を生成する。

#V-MusProdの利点と制限

高品質な音楽を生成する可能性があるものの、現在はピアノトラックにしか焦点を当てていない。

#Foley Musicの概要

Foley Musicは、動画に映された身体の動きに対応する音楽を生成する。

#Foley Musicの利点と制限

さまざまなタイプの動画に対応できるけど、音の出力にはシンセサイザーが必要なんだ。

#商業音楽生成ツール

市場には、音楽のバックグラウンドがないユーザーでも簡単に音楽を作成できる商業ツールがたくさんあるよ。これらのツールは通常、ムードやテンポなどの要素を調整できるウェブベースのインターフェースを提供していて、ユーザーの好みに基づいて迅速に音楽を生成するんだ。

使いやすいけど、多くの商業ツールはその基盤となる技術を説明しないことがある。そのせいで、生成された音楽の仕組みが不明瞭になり、高度なカスタマイズの可能性が制限されちゃう。

結論として、この調査はパラメーター、プロンプト、動画など、異なる入力方法で動作するさまざまなAI音楽生成ツールを強調している。各ツールには独自の強みと弱みがある。現在のAI音楽生成の状況は、音楽業界を変革する可能性を示していて、新しい創造性や表現の道を開いている。今後の進展が、より良くて使いやすいAI音楽生成ツールの発展につながることを期待しているよ。