MUSIC AIアルゴリズム

MUSIC AIアルゴリズム


MUSIC AI ALGORITHM

 




講義概要
音楽生成のアルゴリズムを詳細に解説し実践や開発に活かす本格的な講義。基本のRNNの仕組みからGAN、そしてMuseGANなどのモデルを使用しポリフォニック(和音)の高度な生成の実験を行う。



実現できる事
・音楽生成アルゴリズムの理解とより高度な音楽生成実験







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・RNNの解説
RNN(再帰型ネットワーク)を基本構造から自然言語処理、音楽生成の応用までを解説

2・MuseGANの音楽生成
GANを使用しポリフォニック(和音)の音楽生成を行えるMuseGANの解説と生成実験

3・GANの解説
GAN(敵対的生成ネットワーク)の基本と音楽での応用を解説



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300分

第1回:ニューラルネットワーク基礎

第2回:ニューラルネットワーク実装1

第3回:ニューラルネットワーク実装2

第4回:ニューラルネットワーク実装3

第5回:RNN解説1

第6回:RNN解説2

第7回:MuseGAN 1 (解説編)

第8回:MuseGAN 2 (実装&生成編)

第9回:MuseGAN 3 (MuseGanと各GAN音楽生成モデル)



必要前提知識
比較的レベルの高い内容です。Python音楽プログラミング、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Catarinaまで。Big Surには2021年1月現在未検証ですがご使用のソフトによっては動作可能な場合があります。(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)。










入学申込

    お名前 (必須) 

    ふりがな (必須) 

    メールアドレス (必須)

    お電話番号 (必須)

    年齢(必須)

    住所 (必須)

    お勤め先・学校 (必須)

    ご希望のプラン(必須)

    canplayを何で知りましたか?