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AIでポップソングを作る: 新しいコース

この実践的なコースでは、高度なAIツールを使ってポップソングを作る方法を学ぼう。

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AIによるポップソング作成AIによるポップソング作成的なコース。ポップ音楽のためのAIツールを教える実践
目次

人工知能(AI)は、いろんな分野で重要な役割を果たすようになってきてる、特にクリエイティブなところでね。多くの人が、アート目的でAIツールの使い方を学びたいと思ってるんだ。そこで、AIを使ってポップソングを作る方法を教える新しいオンラインコースを作ったよ。このコースは、歌詞、音楽、さらには歌声を生成するために、いろんなAIモデルを組み合わせたものなんだ。

コース概要

このコースは5週間続いて、生徒が実践的な体験をすることを目指してる。この期間中に、生徒は数種類のAI技術を学び、それらがどのように音楽を作るために一緒に働くかを理解するよ。コースは実践的なアプローチに基づいてるから、生徒はやりながら学ぶことができるんだ。こうすることで、現実のプロジェクトに関わることで、複雑な概念をより理解しやすくなるんだ。

コース構成

コースには以下のコンポーネントが含まれてる:

  1. GPT-2を使った歌詞生成:歌詞を書くための言語モデル。
  2. Music-VAEを使った音楽作曲:音楽スコアを作成するモデル。
  3. Diffsingerを使った声合成:歌声を生成するシステム。

コースを通して、生徒は歌詞や音楽を作ったり、すべてを組み合わせて完成した曲を作成したりするアクティビティに参加するよ。

テクニカルセットアップ

コースの技術的な側面を簡単にして、生徒が特別なハードウェアや広範な知識を必要としないようにしたんだ。コースは使いやすいオンライン環境内で運営されるようにデザインされてるから、生徒は複雑なセットアップを気にせず、概念の学習に集中できるんだ。

学習目標

コースの終わりまでに、生徒は以下のことができるようになるよ:

  • いろんなAIモデルがどう機能するか理解できる。
  • AIシステムを使って完全なポップソングを作成できる。
  • AIツールを通じて自分の創造性を探求できる。

生徒を引き込むために

生徒を飽きさせないために、コースには動画やクイズ、ディスカッションなどのインタラクティブな要素が含まれてる。これらの要素は学習を強化し、生徒が学んだことをクリエイティブに応用することを促すんだ。

AI教える難しさ

AIみたいな技術的なテーマを教えるのは難しいこともある。多くの生徒は科学のバックグラウンドがないから、複雑なアイデアを伝えるのが大変なんだ。従来の教育方法は、実践的な応用より理論に偏りがちなことが多い。

それに対処するために、実践的で探求的なアプローチを採用したんだ。これにより、生徒はAIを使って現実の問題を解決する方法を学ぶことができるようになるよ。この教育法は、特にクリエイティブな分野で人気が高まってきてるんだ。

コース開発

コースは、さまざまな要因を慎重に計画して開発されたんだ:

  • コンテンツの関連性:コースは、AIのクリエイティブな活動に関連する本物で魅力的なアクティビティを含む。
  • アクセシビリティ:特別なハードウェアや複雑なセットアップを必要としない。
  • 学習デザイン:コースはオンライン学習のベストプラクティスに従っていて、簡単に完了できる構造化されたアクティビティに焦点を当てている。

技術的実装

コースの技術的な中心は、歌詞生成、音楽作曲、声合成のコンポーネントにある。それぞれが特定の機能を持ってるよ:

GPT-2を使った歌詞生成

GPT-2はOpenAIが作った強力な言語モデルだ。ユーザーが提供したプロンプトに基づいて歌詞を生成するんだ。コースでは、生徒がポップソングのデータを使ってこのモデルをファインチューニングする方法を学ぶよ。

Music-VAEを使った音楽作曲

Music-VAEは音楽スコアを作成するためのモデル。生徒はさまざまな音楽のアレンジを探求できるようになってる。ブラウザで簡単に動作するように設計されてるから、誰でもアクセスできるんだ。

Diffsingerを使った声合成

Diffsingerは、テキストと音楽を声に変換するより複雑なモデルだ。これにより、生徒は生成された曲を使ってクリエイティブに実験することができる、楽しい体験ができるよ。

Courseraでコースを運営

このコースはCourseraのオンライン学習プラットフォームでホストされる。このプラットフォームのおかげで、生徒は特別な設定を自分のコンピュータでしなくても、自分の作業環境にアクセスできるんだ。

このオンラインシステムでは、生徒はブラウザで直接AIモデルを実行できる。テストしたり、変更したり、各モデルが最終的な曲にどう貢献するかを理解できる。この簡素化されたアプローチは、探索や実験を促すんだ。

教材の作成

コースをサポートするために、いろんな教材を開発したんだ:

  • 動画:各トピックを説明する短い指導動画。
  • クイズ:学習を強化するための選択式の質問。
  • ワークショップ:スキルを練習するためのガイド付きセッション。

これらの教材は、生徒を引き込んで対話的に学ぶ手助けをすることを目的としてるよ。

コースの評価

コースの効果を評価するのは、今後の改善にとって重要なんだ。これには定量的および定性的な分析が含まれる:

定量分析

コース内での生徒の活動を追跡することで、どれくらいの時間をさまざまなタスクに費やしているかのデータを集めたよ。この情報は、生徒のエンゲージメントを理解するのに役立つし、どの部分が一番効果的だったかを特定するのに役立つんだ。

定性的フィードバック

また、専門家とのワークショップを行って、コースを改善するための洞察を集めたよ。これにより、コンテンツや構造を向上させるための貴重な提案が得られた。

倫理的配慮への対処

AIがクリエイティブな分野にますます統合されてくる中で、その倫理的な影響を議論することが大切だ。このコースでは、著作権やAIをクリエイティブな実践で使う責任についての議論が含まれているよ。

将来の展望

今後の展開として、コースをスタンドアロン版に広げて、より多くの人に届くようにする計画があるんだ。これには、AIに関連する倫理や法的な考慮事項についての追加コンテンツも含まれる予定。

要するに、ポップソング生成コースは、クリエイティブな文脈でAIを教えるための革新的なアプローチなんだ。実践的なアプリケーションや魅力的なアクティビティに焦点を当てることで、生徒は貴重なスキルを学びながら、自分のアートへの興味を探求できるんだ。

結論

AIの台頭は、クリエイティブな産業に新しい機会と課題をもたらしてる。こういったコースを開発することで、生徒にこの急速に変化する環境で成功するためのスキルを身につけてもらうことを目指してるよ。私たちが教育方法をさらに洗練し改善していく中で、多様な学習者たちがAIの可能性を自分のクリエイティブな実践で探求し、活用できることを願ってる。

主要テーマの要約

  1. 実践的な学習:生徒はやりながら学ぶから理解が深まる。
  2. アクセシビリティ:すべてのバックグラウンドの人にとって使いやすいようにデザインされてる。
  3. エンゲージメント:インタラクティブな教材やアクティビティが生徒を引き込む。
  4. 倫理:AIの影響についての重要な議論が含まれている。
  5. 継続的な改善:生徒や専門家からのフィードバックがコースの形を作るのに役立つ。

このアプローチを通じて、AIの力を自分のアートの試みで活用できる新しい世代のクリエイティブな思考者を育てることを目指してるんだ。

オリジナルソース

タイトル: The pop song generator: designing an online course to teach collaborative, creative AI

概要: This article describes and evaluates a new online AI-creativity course. The course is based around three near-state-of-the-art AI models combined into a pop song generating system. A fine-tuned GPT-2 model writes lyrics, Music-VAE composes musical scores and instrumentation and Diffsinger synthesises a singing voice. We explain the decisions made in designing the course which is based on Piagetian, constructivist 'learning-by-doing'. We present details of the five-week course design with learning objectives, technical concepts, and creative and technical activities. We explain how we overcame technical challenges to build a complete pop song generator system, consisting of Python scripts, pre-trained models, and Javascript code that runs in a dockerised Linux container via a web-based IDE. A quantitative analysis of student activity provides evidence on engagement and a benchmark for future improvements. A qualitative analysis of a workshop with experts validated the overall course design, it suggested the need for a stronger creative brief and ethical and legal content.

著者: Matthew Yee-king, Andrea Fiorucci, Mark d'Inverno

最終更新: 2023-06-15 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.10069

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.10069

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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