MUSIC AIプログラミング

MUSIC AIプログラミング



MUSIC AI PROGRAMMING




音楽機械学習ライブラリMagentaによる音楽生成実践、音楽データを学習させた独自モデル作成から音楽生成AI開発までを解説
AI(機械学習)プログラミングを実践するためのPythonプログラミングをゼロからシンセ作成など音楽で学び、AI(機械学習)の音楽生成を使用したAI作曲から音楽AI開発までを行う


実現できる事
・音楽生成AIの独自モデル開発とAI音楽生成



講義内容(学べる事)
(最新の状況に応じ常にアップデート、内容が変更の場合があります)

1・音楽機械学習ライブラリーMagenta
音楽機械学習ライブラリーMagentaの環境構築と使用方法を徹底解説

2・音楽データ学習
自身の音楽データを学習させる方法を解説

3・機械学習プログラム独自モデル作成実践&開発
Magentaライブラリーを使用し機械学習の音楽独自モデル作成と音楽AI開発方法を学ぶ







全9回の講義各回の概要
(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30〜90分 合計約9時間

AI音楽プログラミング&開発
第1回:機械学習音楽生成の基礎と Magenta環境構築

第2回:単音メロディー生成で機械学習作曲の基礎を学ぶ

第3回:単音メロディー生成応用とドラムパート生成

第4回:3パートのバンド演奏の生成

第5回:コード進行に沿ったアドリブ演奏の生成

第6回:ハーモニーの作成と複雑な和音メロディーの生成

第7回:高度なピアノ曲の生成と上級編生成コマンド解説

第8回:音楽データの学習と学習済みデータ作成

第9回:Magentaライブラリーを使用した機械学習開発基礎と独自モデル作成







必要な前提知識
Pythonプログラミングの基礎知識が必要ですので先にPython音楽プログラミングを受講してください。





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で実践。
Big Surには2021年2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。

DAWソフト
DAWソフトがインストールされている必要があります。
あくまで手法解説のためどんなDAWソフトでも受講可能です。
ご自身で使用されているDAWソフトがインストールされている場合はそちらを使用していただいて構いません。
ただしCANPLAY推奨DAWはAbleton Live Suiteです。
一部Live Suiteでしか実践できない内容の解説があります。
その他講義の多くもAbleton Liveを使用しておりますのでこれから導入される方はAbleton Liveをご検討ください。







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)。





土屋憲靖 Tsutciya Noliyasu

国立音楽大学・作曲専修、同大学大学院・作曲専攻を卒業。国立音楽大学大学院・博士後期課程1年・音楽学研究領域に在籍し、音楽情報学を研究。
主に近代和声や微分音和声を研究し、近業に、修士論文「和声理論および和声法の微分音的拡充の可能性についての研究」がある。
CANPLAYにてAI作曲・音楽生成プログラミング講義を受講し修了。
音楽理論・作曲理論が専門です。ともに音楽とAIを学んでゆきましょう!





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