オーディオ分類ニューラルネットワーク開発

オーディオ分類ニューラルネットワーク開発


 


AUDIO CLASSIFIER

 


講義概要
Librosaで取得したオーディオデータを音楽ジャンルや音声ごとに分類するニューラルネットワークをKerasを使用し0から実装・開発

 



講義内容

(最新のトレンドおよび進展具合に応じ常にアップデートされます)

1・オーディオ分類ニューラルネットワーク概要解説
ゼロから作るオーディオ分類ニューラルネットワークのコード、プログラム構成を解説

2・Kerasで実装
Kerasを使用し自身でゼロから実装する

3・音楽や音声分類の実践
作成したニューラルネットワーク で音楽ジャンルや音声分類の実践

 


全3回(予定)の講義各回の概要

(アップデートに伴い内容、講義順番に変更の場合があります)
1講義約60分 合計約180分

 

第1回:オーディオ分類ニューラルネットワークの実装1
Kerasを使用しニューラルネットワークを自分で作成。実装コードの解説

第2回:オーディオ分類ニューラルネットワークの実装2
Kerasを使用しニューラルネットワークを自分で作成。実装コードの解説2

第3回:オーディオ分類実践・検証
1000曲の音楽データを使用し10の音楽ジャンルに分類する

第4回:音声分類実践・検証
音声を基に話者ごとに分類する実践と検証

 


 

その他講義特徴
・講義資料はcanplayが独自に作成したオリジナルをPDFで毎回配布
・サンプルコードや学習用の音楽データもあり

 

前提知識
Pythonプログラミングの解説(環境構築含む)は行いませんのですでにご自身で実行できるレベルが求められます。
数学は前提知識がない方にもできるだけ理解できる様に解説しますが、ある程度知識があると学習がスムースです。

 

 

必要機材
PCのみで大丈夫です。
OSはMac, Windows、Ubuntu問いませんが講義ではMac、Windows併用です。

 


受講プラン
オーディオ分類
で受講可能

受講可能
音楽AI開発【初級】
音楽AI開発【中級】
音楽AI開発【上級】
オーディオ分類
AI作曲科




講師紹介


斎藤喜寛Yoshihiro Saito

12歳でギターを始める〜武蔵野音楽院でジャズ〜バークリー音大メソッド〜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年日本初の音楽と音の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(2020年末予定)。



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