音源分離ツールSpleeterと音源MIDI変換ツールBasic-PitchをM1 MacBook Air上のDockerで動作させる

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murlock MIDI化までせずともバンドで一発どりを分解するだけでもだいぶ捗りそうだな。自分のパート抜いてアレンジ練る時とか

2023/07/23 リンク

esakat 4ピースバンドの曲でやってみたが音源分離はかなり精度高めに出来た MIDIの方は結構ノイズ入ってボーカル以外は微妙そうな感じあとfinchでやったが楽曲によってはvmのメモリ結構積まないと落ちる

2023/07/24 リンク

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音源分離ツールSpleeterと音源MIDI変換ツールBasic-PitchをM1 MacBook Air上のDockerで動作させる

はじめに楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです... はじめに楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです。ですが、、たとえばテンションを含む密集した和音のボイシングまで分解するのは、途方もなくしんどいです。もちろん訓練された能力と、それなりの時間も必要になります。手元に楽器がない環境の人にとっては、なおさら難しいことです。そこで補助的に機械学習ライブラリの力を借りて、能力や時間がない人でも、より良い音楽学習ができるようにすることは、音楽の文化に良い影響があると思います。 SpleeterとBasic-Pitchという二つの最高なライブラリが提供するコマンドラインツールを使うことで、音源をパート別に分離して、それぞれのパートをMIDIノートとして出力することができます。それによって、リファレンス楽曲の分析自体に時間をかけることなく、本当の目的である解析、そして解析した後にどう昇華させるか考

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techtech05212024/06/12
littlefield2024/02/29
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damaten2023/07/24
hiro_20052023/07/24
amberjack1152023/07/24
togeo2023/07/24
catcoswavist2023/07/24
knj29182023/07/24
takashi_kun2023/07/24

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