MUDEA ai News | MUDEA ai - Music AI School

AI自動作曲研究LAB発足

１１月１日正式にアナウンスさせていただきました。以下マスコミ向けのプレスリリースより AI自動作曲研究LAB発足 | AIによる未来の音楽制作を有志達で研究する会員制コミュニティーグループhttps://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000037684.html EXDREAM株式会社（東京都千代田区代表取締役：斎藤喜寛）は、音楽テクロジー学校canplay でのAI音楽制作研究の一環として、自動作曲などAIによる未来の音楽制作を研究する会員制のコミュニティーグループ「AI自動作曲研究LAB」を発足いたします。https://canplay-music.com/ai-music-lab/ AIによる音楽制作を学べる初の音楽テクノロジー学校canplayの研究成果やAI音楽最新情報を会員限定に提供する他、AI自動作曲を研究する有志が互いの研究成果や情報をシェアしたり、生成した音楽を発表し合う会員制のコミュニティーグループです。DTMデジタル音楽制作でのAI活用や、AI音楽プログラミング双方の情報を織り交ぜ横断しながらも、専門知識のジャンルに左右されない交流と研究の場とし、日本のAI自動作曲をリードする事、情報の発信拠点となる事、そして音楽の進化に貢献する事を目指します。 AI自動作曲研究LABご案内ページ入会お申し込みはこちらページ下部のフォームに必要事項を記載の上送信してください。https://canplay-music.com/ai-music-lab/ オリコン NEWSの掲載ページhttps://www.oricon.co.jp/pressrelease/391385/ 読売オンラインの掲載ページhttps://www.yomiuri.co.jp/adv/economy/release/detail/00455262.html など３５メディア（１１月２日現在）に掲載していただいております。皆さまのご入会も是非お待ちしております。一緒に未来の音楽制作の研究に取り組める事を楽しみにしております。

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ビジネスブレークスルー大学でゲスト講師をしてきました！

昨日１０月３１日ですが、canplay代表の斎藤が、母校であるビジネスブレークスルー大学（株式会社ビジネスブレークスルー様には運営会社EXDREAMにも出資もしていただいております）にて、WIRED JAPANの初代編集長でありクリスアンダーソンのFREEの日本版監修者としても知られるの小林弘人教授と、ビジネスブレークスルー大学の上野先生による講義「WEBビジネススタートアップ」にゲスト講師として出演させていただきました。小林教授は別枠での撮影でしたので上野先生と記念撮影を。残念ながらビジネスブレークスルー大学の生徒様しか受講できませんが、起業を目指している方は是非入学のご検討を。起業に必要な事をどこよりも濃密に４年間でしっかりと学ぶ事ができます。http://bbt.ac/

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NVIDIAディープラーニング用のGPUクラウド環境「RAPIDS」

少し前の発表ですが、NVIDIAがディープラーニング用のクラウドGPU環境RAPIDShttps://rapids.ai/を発表しました。ディープラーニングに必要な便利なライブラリーが多数理利用できるようセットで提供されています。ベンチマークでの性能も優秀で、同じ機械学習において、CPU環境の５０倍もの速度を実現しているとの事です。。まだ英語版のみのようですが、いずれ日本語版にも対応してくるでしょう。ディープラーニングGPUではリアル製品で優位なシェアを持つNVIDIAですが、今後はその優位性を仮想環境にも展開していくのでしょうか？今後はディープラーニングの環境はリアル実装されたGPUではなく、さらに仮想環境が中心となっていくのかもしれません。

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2hpが猫の鳴き声のEurorackシンセモジュール「Cat」を発売！

Eurorack規格のシンセモジュールを発売しているシンセメーカー2hphttp://www.twohp.com/は猫の鳴き声を生成する事のできるシンセモジュールCathttp://www.twohp.com/modules/catを発売しました。まずは動画をご覧ください。 2hp Cat from 2hp on Vimeo. いかがでしょうか？衝撃（笑撃）の猫の鳴き声シンセ！当然サンプルベースと予想されますが詳細は不明です。しかし、面白い！使い途は限られそうですが、とりあえず欲しいです笑現在2hpのウェブサイトhttp://www.twohp.com/modules/catのみで販売。９９ドルと日本までの送料３５ドルで購入できます。日本でも正規代理店としてClock Facehttp://www.clockfacemodular.com/shopbrand/ct230/などがありますが、現在まだ取り扱いはなし。今後もご興味あり、日本であくまで購入したい！という方はチェックしてみてください。

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SoundCloudが各DJソフト関連メーカーとの提携を発表　これからはストリーミング楽曲でもDJプレーが可能に

Sound CloudがDJソフトウェア関連数社との提携し、同サービスのストリーミング上の楽曲をDJプレーに活用できる様になる事を発表しました。対象となるのは有料バージョンであるSoundCloud Go+の会員に限られます。これまでソフトウェアを使用したDJプレーにおいても楽曲は何かしらのデータとしてフィジカルに保存されたものに限られていましたが、いよいよストリーミング上のデータを使用できる時代がやってきます。現在SoundCloud上には２億曲を超える楽曲データがあるとのことですが、一気にDJプレーに選択肢が増えるとともに、新たなDJの潮流が生まれるかもしれません。 Sound Cloudのオフィシャルブログにも発表があります。(英語です）https://blog.soundcloud.com/2018/10/18/just-announced-soon-can-access-soundclouds-catalog-music-directly-dj-software/ 今後は関連したAPIのリリースなどさらなる音楽データの活用が可能になる事も期待したいところです。

LINEボタンを設置しました

canplayのLINEボタンを設定しました。クリックして友達に登録していただけますとLINEからも最新情報の入手が可能となります。LINEを通じてのお問い合わせなどについては近日対応スタート予定です。こちらもお楽しみに。是非登録お願いいたします。。その他フッター内（各ページ下部のメニュー）にもLINEボタンがございます。

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AI自動作曲プログラミング初回講義開催いたしました！

昨日のAI自動作曲プログラミング初回講義の模様です。参加された生徒様達のモチベーションが高く盛り上がりました！異種のバックグラウンドを持つ生徒様同士がつながり新しいコラボレーションも生まれそうな予感。これからがさらに楽しみです！https://canplay-music.com/ai-course-2/

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AI can play music? (Music made by AI) AIで自動作曲された４小節のループ音楽

本日（９月２６日）の入学説明会のために作ったcanplay紹介用動画です。（動画の出来は即席程度ですのでご勘弁を汗） AI自動生成された４小節のアンビエントループミュージックとなっております。マスタリングもAIマスタリングにて行われています。 (izotope Onone8とZypnastiq Intensity）色々な実験を通して、現段階でAIで作られる音楽でもっともおもしろいものができるのはアンビエント系か無調音楽なのではないかと感じている次第です。この様な自動作曲のプログラム作成をDigital Music Academy canplayで学習する事ができます。 AI自動作曲プログラミングコース https://canplay-music.com/ai-course/ それではご参加いただける方は本日後ほど会場にて！

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アイリッシュフォークのAI自動作曲サイト

先日のAI自動作曲入学説明会でご紹介いたジャズの自動作曲プログラムですが、その際参加者の方にお伝えした事、「このプログラムはAIにジャズの楽曲だけを学習させているのでジャズが生成されますが、例えば、何か他の特定のジャンルやアーティストだけを学習させるとそれ専門の自動作曲プログラムができあがります」で、個人的には日本人なのでアニソンとか、アイドル曲とかのみのプログラムなどを考えていたのですが、お国が違えば誇る文化も違う、、、という事でアイルランド人のプログラマーの方がアイリッシュフォーク専門の自動作曲プログラムを作成した模様です。 Folk RNNhttps://folkrnn.org/tune/4600 このRNNというのは自動作曲には重要なキーワードなのですが、その解説は後ほど。左のCOMPOSEメニューで自動作曲試してみましょう。面白いですね。アイリッシュ風かどうかは？各自のご判断にお任せしますがなかなか音楽的ではあります。 canplayのAI自動作曲プログラミングコース https://canplay-music.com/ai-course/でも同様なプログラムの実装が可能です。さらにその後に予定しているPythonコース（自動作曲のために必要なプログラミング言語を基本から学ぶ）、そして自動作曲ディープラーニングコース（自分でゼロから自動作曲プログラム作成を目指す）まで受講していただくとこの様な自動作曲プログラムを作り出し、いや、さらに斬新で新しいプログラムを作って世にリリースする事も可能です。可能性は無限ですね！これからの音楽制作は間違いなくAIが革命を起こします。音楽を自由に操る事＝AIを自由に操れる事になるのです。新しい音楽の創造をcanplayで一緒に実現させましょう！

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ディープラーニング環境について、AI自動作曲学習にはどのくらいのPC性能が必要か？

膨大なPCパワーが求められるディープラーニング環境ですが、 canplayでのAI自動作曲プログラミングコースを受講する場合、どのくらいのPC性能が必要なのか？と質問いただきましたので簡単にですが回答させていただきます。（Mac環境。私達が検証できている範囲ですのでごく一部の情報です。全ては網羅できていませんのでその点ご了承ください）まず、 canplayの現在のAI自動作曲プログラミングコースでは、tensorflow+kerasのインストール、環境構築と基本的な自動作曲のプログラム作成、および楽曲の学習、そして簡単な自動作曲の楽曲生成までを取り組む基本的な内容となります。このコース内の、tensorflowのインストールと（膨大な曲数ではない)MIDIファイルの学習くらいであれば、入門機でも現代的な性能のノートブックであれば十分可能です。例：Macbook Air：CPU: Core i5 1.4Ghz メモリー8GB 学習速度は（下述のGPUに比べると）遅いのですが、常時学習させない状態であれば問題ないです。 core i5で十分対応可能です。メモリは8Gで十分な感じでしょう。どうぞご安心の上ご受講ください。ただし、、、、楽曲データを学習させるには時間がかかるのは事実です。今回のコース程度の内容であれば十分ですが、今後本格的にディープラーニングに取り組むのであればGPU環境の用意をご検討ください。実はtensorflowにはCPU環境とGPU環境があり、基本GPU推奨です。学習速度が全く違います！ CPUとGPUの違いとは？簡単にいうと、ディープラーニングでは並列処理（多くの計算を同時に行う）が必要です。ですので計算する頭脳が多ければ多いほど計算速度が上がるわけです。頭脳の数＝コア数としましょう。高性能なCPUでもコア数は６くらい。 Macの最上位版iMac Proでも最高18コアです。それに対してGPUは２０００コア！とかそのくらいの数になります。６対２０００です。単純に数で言えば３００倍とかですが、実際に検証してみたところでも、処理速度は２０～３０倍くらいになる様です。 Macbook AirのCPUで２時間かかっていた学習時間がGPUなら５分くらいで終わってしまいます。現在のディープラーニングに使用される環

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