MUSIC AI応用
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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