MUSIC AI応用

MUSIC AI応用


MUSIC AI Advanced

 




講義概要
和音やオーディオ波形からの生成などより高度なAI音楽生成の実践を行う。GANを使ったシンセサイザーや最新のTransformerによる高度な音楽生成までを実践



実現できる事
・高度な音楽生成の実践と考察







講義内容
(最新のトレンドおよび進展具合に応じ変更、アップデートがあります)

1・MuseGAN
MuseGANを使用した和音、マルチトラックの音楽生成実験

2・GAN Synth
GANを使用したシンセサイザーGAN Synthの生成実践

3・Open AI Jukebox解説
今最も進化した音楽生成であろうOpen AIのJukeboxの解説と生成。合わせてその元となったと言えるMuseNetの解説も行う

4・MusicTransformer & MuseNet解説
MIDI生成では今後もっとも進化が期待されるTransformer使用の音楽生成ニューラルネットワークを使用したMusic TransformerとMuseNetの解説

5・音源分離 Spleeter
PythonとTensorFlowを使用し作成された音源分離ライブラリSpleeterを使用し、2ミックスの音楽ファイルを最大5パートに音源分離を行う





全9回(予定)の講義各回の概要
(アップデートに伴い内容変更の場合があります)
1講義約30〜60分 合計約350分

第1回:MuseGAN 1 (解説編)

第2回:MuseGAN 2 (実装&生成編)

第3回:MuseGAN 3 (MuseGanと各GAN音楽生成モデル)

第4回:GAN Synth

第5回:Open AI Jukebox解説

第6回:Open AI Jukebox生成実践とMuseNet

第7回:Transformer – MuseNet

第8回:Transformer – Music Transformer

第9回:音源分離 – Spleeter



必要前提知識
比較的レベルの高い内容です。MUSIC AI プログラミングを先に受講してください。



必要機材
PC(Mac Windowsは問いませんが講義ではMac使用です)
MacはBig Sur検証済み(M1 Macサポート対象外)
Windowsは10で検証済みです。
性能は近年発売のものであれば特に動作に問題はございません。






講師

斎藤喜寛 Yoshihiro Saito

12歳でギターを始める
16歳でギタリストとしてプロの世界に〜武蔵野音楽院でジャズと音楽理論〜J-pop〜電子環境音楽〜アルゴリズム作曲〜AI作曲。
1980年代後期より作曲の仕事を開始、大手レコード会社(avex traxなど)での音楽制作を経て2013年EXDREAM株式会社設立。2016年ビジネスブレークスルー大学の卒業論文最優秀賞を受賞。2017年日本初の音楽AIアカデミーCANPLAYをローンチ。
2019年パナソニックAIソリューションセンターの環境実験音楽の制作。
2019年10月KIOXIA(旧東芝メモリー)のCM曲のAI作曲とプログラミングを担当。
2020年3月大前研一氏創設のアタッカーズビジネススクールにてAIクリエイティブ実践講座を担当
オーム社より音楽TECH本の出版(2021年春予定)。










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    教科書書籍 Magentaで開発AI作曲

    canplayを何で知りましたか?