MuseGAN & MUSIC AI アルゴリズム

MuseGAN & MUSIC AI アルゴリズム



MUSEGAN & MUSIC AI ALGORITHM

 


講義概要
Python音楽生成ライブラリの一つであるMuseGANでGANの音楽生成と GAN Synth、その他の音楽生成アルゴリズムの解説

 


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・MuseGAN音楽生成
MuseGanの音楽生成を行う

2・GAN Synth実践
GAN(敵対的生成ネットワーク)で音色の生成を行うGAN Synth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30分 合計約90分

第1回:MuseGan概要と生成1

第2回:MuseGan概要と生成2

第3回:MuseGanその他生成モデル解説

第4回:GAN Synth

 


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
音楽AI開発初級・中級以上レベルが想定です。
未受講の方は可能な限り音楽AI開発初級または中級を先に受講してください。
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。

 

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。

 




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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