好きな楽曲やアーティストは年齢を重ねるごとに移ろうものです。しかし、これまでの調査で10代の頃に好きだった楽曲が生涯にわたっての音楽の好みに大きな影響を与えることや、新規に音楽を発見できるのは30歳までということがわかっています。 When Do We Stop Finding New Music? A Statistical Analysis https://www.statsignificant.com/p/when-do-we-stop-finding-new-music データジャーナリストのダニエル・パリス氏によると、さまざまな楽曲や音楽ジャンルを聴き、もっと聴きたいという個人の欲求や能力は「オープンイヤー」と呼ばれるとのこと。これまでの研究で、思春期の若者はより高いレベルのオープンイヤーを示し、多様な音楽ジャンルを探求し、音楽鑑賞に対する意欲が高いことが示されています。 また、

Adobeが生成AI搭載の音楽生成および編集ソフトウェア「Project Music GenAI Control」を発表しました。Project Music GenAI Controlを使うことで、ユーザーはテキストプロンプトから音楽を生成し、そのまま生成した音楽を使って音声を編集することができるとのことです。 Here’s how generative AI is about to revolutionize audio creation and editing | Adobe Blog https://blog.adobe.com/en/publish/2024/02/28/adobe-research-audio-creation-editing Adobe announces new prototype AI tool for creating and editing audio

音楽生成AI「Suno AI」がX（旧Twitter）上で話題になっている。歌詞や曲調を文章で指示するだけで音楽を自動生成するサービスで、PCやスマートフォンのWebブラウザ上から利用できる。生成した音楽の出来栄えには、プロの音楽家からも驚きの声が上がっている。 Suno AIは、米国を拠点とする音楽家とAIの専門家たちからなる米Sunoが運営するサービス。開発者の中には、米MetaやTikTokを運営する中国ByteDanceなどに所属していた人たちもいるという。利用にはGoogleやMicrosoft、Discordのアカウントが必要で、12月14日時点ではβ版を提供中。1日5回まで無料で音楽を生成できる他、有料プランもある。 早速使ってみた　そのお手並みは？ 記者も試しに利用してみた。メニューにある「Create」を押し、「記事を書くのがはかどる音楽を作成してください」と指示を入れた

Stability AI は、音楽とサウンド生成のための初のAIモデルとなる Stable Audio を発表しました。 Stable Audio は、最新の生成 AI 技術を駆使し、使いやすい Web インターフェースを介して、より高速で高品質な音楽とサウンドエフェクトを提供する世界初の製品です。Stability AI は、45秒までのトラックを生成してダウンロードできる Stable Audio の基本無料版と、商用プロジェクト用にダウンロード可能な90秒のトラックを提供する「Pro」サブスクリプションを提供しています。 StabilityAI の CEO である Emad Mostaque は、「唯一の独立した、オープンでマルチモーダルな生成 AI の会社として、音楽クリエイターをサポートする製品を開発するために私たちの専門知識を活用できることを嬉しく思います。私たちの願いは、St

カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが脳波を分析して「聞いていた音楽」を再構成する技術を開発しました。開発された技術では音階の変化やフレーズの一部を判別可能なほど鮮明に音楽を再構成できます。 Music can be reconstructed from human auditory cortex activity using nonlinear decoding models | PLOS Biology https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002176 Brain recordings capture musicality of speech — with help from Pink Floyd | Berkeley https://news.berkeley.edu/2023/08/15/releases-20230811 研究チームは

Meta Platformsは米国時間8月1日、テキストから「質の高いリアルな」音楽を生成できる生成人工知能（AI）ツール「AudioCraft」を発表した。 AudioCraftは、Metaの3つの生成AIモデル、「MusicGen」「AudioGen」「EnCodec」で構成されている。MusicGenとAudioGenは、いずれもテキストからサウンドを生成するもので、MusicGenは音楽を、AudioGenは特定の音や効果音を生成する。 「HuggingFace」で公開されているMusicGenにアクセスすれば、デモを再生できる。プロンプトには、聴きたいと思うあらゆる時代のあらゆる種類の音楽を記述できる。Metaは、「バックグラウンドでドラムとシンセサイザーが強く響く、80年代風の迫力あるポップソング」などの例を公開している。 Today we’re sharing details

Metaの研究チームが音楽を生成するAIモデル「MusicGen」を公開しました。オープンソースでの公開となっているため誰でも無料でモデルを利用できるほか、作例やデモが公開されており、その品質を実際に確かめることが可能になっています。 [2306.05284] Simple and Controllable Music Generation https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.05284 MusicGen: Simple and Controllable Music Generation https://ai.honu.io/papers/musicgen/ MusicGenはChatGPTなどの大規模言語モデルと同様にTransformerを利用したモデルです。言語モデルは文の次の言葉を予測しますが、MusicGenは音楽の次のセクションを予測する仕組

ここ数か月、AIの進化が加速していて、時代についていけなくなりそうです。音楽関連のものも次々と登場していて、いつも驚くばかりですが、ここ数日SNSのタイムラインで何度か目にしたのがSongRなるもの。「これ、何だろう？」とリンクを踏んでみたところ、AIが自動作曲・編曲してくれ、作詞もしてくれるし、自分で歌詞を入力すればそれに合わせて歌ってもくれるというサービスだったのです。 アプリをインストールしたりする必要もなく、ブラウザで使えるサービスであるためWindwosでもMacでもiPhone、Androidでも何でもOKというもの。まだスタートして1、2週間のようですが、現在ベータ版という扱いだからか、誰でも無料で使うことができ、サービスとなっています。まだ発展途上という感じではありますが、今後進化していくと、かなり凄いものになりそうな気もするシステムだったので、ちょっと紹介してみましょう。

2023-02-182023-02-18 ChatGPTだけじゃない！クリエイターのニーズを捉えたAI作曲サービス「SOUNDRAW」を使ってみた 昨今、誰もが動画を作成してアップロードしたり、ラジオや音楽を配信をしたりと、個人が作った創作物を公開する場が増えている。 そうした中、映像クリエイターをはじめ、ラジオやライブ配信者、ボーカリストなどのクリエイターに向けた、「SOUNDRAW」というAI作曲サービスが登場している。 SOUNDRAW株式会社の代表取締役である楠太吾氏自身、趣味で動画編集をしている際、動画に合ったBGMを探すのに苦労し、BGMの盛り上がるタイミングや尺を自分で編集したいという想いから、SOUNDRAWの開発に至ったのだという。 筆者も動画編集や楽曲制作をしたことがあるが、BGMの選定には苦労し、一から作ろうと挑戦してみるものの、DAW（音楽作成ソフト）は操作が難しく

国立音楽大学（東京都立川市）は2023年4月に「音楽データサイエンス・コース」を新設する。音楽大学がデータサイエンスに特化したコースを設置するのは国内初の試みだという。楽曲の波形データから特徴を解析してレコメンドシステムの開発に生かしたり、楽器の演奏姿勢をデータ化して奏法の改善につなげたりする。最近の音楽産業ではデータ解析やサウンドデザインができる人材のニーズが高まっており、これに適応できる人材の輩出を狙う。 「音楽大学の学生にデータサイエンス分野を学んでもらうことで、新たな人材を社会に輩出できるのではないか」。教壇に立つ国立音楽大学音楽学部の三浦雅展音楽文化教育学科准教授はコース新設の狙いについてこう話す。 コースは3年次から選択できるもので、選抜試験に合格すれば入学時の学科や専修は関係ない。受講者は基礎から数理データサイエンスを学び、データ分析を用いた研究ができる。使用言語を固定する予

MATSUTANI Soichiro @TRiCKPuSH 松谷創一郎／著書『ギャルと不思議ちゃん論』『SMAPはなぜ解散したのか』、共著『ポスト〈カワイイ〉の文化社会学』『文化社会学の視座』『どこか〈問題化〉される若者たち』等。4月から10月にかけてはカープのことばかり呟くので注意。連絡先： trickflesh@gmail.com sites.google.com/view/trickview/ MATSUTANI Soichiro @TRiCKPuSH Spotifyチャート73か国・地域のデータ6年分を分析して、日本の音楽ヒットが異様な「固着」状況であることを炙り出しました。先進国とは思えない流行の停滞が起きています。 ↓ ヒットの固着──Spotifyチャートから見えてきた停滞する日本の音楽（松谷創一郎） #Yahooニュース approach.yahoo.co.jp/r/QUy

米Googleの研究部門Google Researchは1月26日（現地時間）、テキストから音楽を生成するAI「MusicLM」を発表した。成果物のサンプルは公開しているが、著作権侵害などの恐れがあるため、現時点ではモデルをリリースする予定はないとしている。 Googleは「MusicLMは、条件付き音楽生成プロセスを階層的なシーケンスからシーケンスへのモデリングタスクとしてキャストし、数分間にわたって一貫性を保つ24kHzの音楽を生成する」AIモデルと説明する。 テキストから音楽を生成するAIモデルは既に幾つか発表されているが、MusicLMはトレーニングデータとして、テキストと高品質な音楽のペアのデータセットであるMusicCapsを作成してこれを使ったことで、優れたものになっているという。トレーニングデータは28万時間分に上る。 MusicCapsは、5521の音楽サンプルにミュージ

「亡き妻の写真」をAIで生成していることへのご意見について回答します、というコラムで、亡くなった人のイメージをAIを使って生成することの是非を問う方々への、筆者の立場からの解説を書きました。多くの方にはこの記事で理解していただいた一方で、どうしても納得がいかない、自分の疑問への回答になっていないという方も、忌避感を一層強めている方も一部にいらっしゃるようですが、それはそれぞれの心の中の問題であると思うので、あえて踏み込まずにおきたいと思います。 それはそうとして、筆者がこの技術でやりたかったことがある程度できたので、それをお見せしたいと思います。 妻があちらの世界に行って9年半が過ぎ、もうすぐ最後の誕生日が10回目のループを迎えます。彼女が遺した3曲の歌唱データから再構成した歌唱音源「妻音源とりちゃん」を使った楽曲を制作するのが自分のライフワークなのですが、このところ制作ペースが落ちてしま

NHKは12月7日、大みそかに放送する「第73回NHK紅白歌合戦」の特別企画として、シンガーソングライターの松任谷由実さんが、AI技術により再現された50年前の自分（以下、AI荒井由実）と共演すると発表した。 NHKは紅白歌合戦の特別企画について「青春時代の自分との時空を越えた共演は、多くの視聴者にエネルギーを与えるパフォーマンスとなることでしょう」としている。 AI荒井由実は、東京大学大学院の高道慎之介助教授（情報理工学系研究科システム情報学専攻）を中心とする研究グループと東映ツークン研究所がデビュー当時の荒井由実さんの歌声を人工的に再現したプロジェクト。1970年代から80年代にマルチトラック収録された音声を元に、声情報処理技術と機械学習を駆使して当時の声色や歌唱表現を再現したという。 松任谷さんは、1980年ごろに作ったという未発表の楽曲に歌詞を書き下ろし、AI荒井由実とデュエット。

世界地図上にマッピングされたポイントをクリックすることで、その地域の民族にゆかりのある音楽を再生できる。例えば日本の東北地方なら、安全を願うために歌われてきた「津軽山唄」、東京都なら作業時に歌われてきた「木遣節」がある。他にもヨーロッパやアフリカ、米国など世界各国の伝統音楽が聞ける。 2017年に暫定版としてデータベースを一度リリースしていた。研究チームは、改めて楽曲の種別や特徴などを見直し、呼吸方法や楽器情報など、より詳細な情報や会話などの音楽ではない音源も加え、データの正確性を上げて再度リリースしたという。 データベース中の全ての楽曲は、個人や研究での利用など非営利での使用を推奨しており、著作権とその文化継承者が許す範囲内のみで利用できる。今後も継続的に新しいデータも追加していくという。研究チームは「Global Jukeboxが他の研究者に刺激を与え、音楽の伝統や文化の進化に関する多

世界の音楽販売額に占めるデジタル音楽の比率が、2012年には40％に達する――調査会社米In-Statが4月9日、調査報告書をまとめた。 2007年の音楽市場に占めるデジタル音楽販売額は10％で、2006年の6％から上昇している。デジタル音楽販売額増加の要因としては、ブロードバンドの普及、堅調なシングルトラックのダウンロード需要、音楽カタログの拡大を挙げている。また携帯電話向けのフルトラックのダウンロードでは現在日本が主要市場となっているが、今後ほかの市場でも成長が期待できるという。 In-Statは、著作権問題が今後もオンライン音楽サービス企業の障害になるとし、また各サービスで異なるDRM技術を採用しているためにサービス間の互換性がないことや、有料サービスに対する消費者の関心が薄いことなどを問題点として挙げている。 In-Statによれば、2007年のデジタル音楽販売額は30億5000万

楽曲を買うのはダウンロードよりもCDで――調査会社の米Greenfield Onlineは5月22日、楽曲購入に関する調査結果を発表した。調査は、米国の18歳以上1000人を対象にインターネット上で行われた。 報告によると、楽曲購入の手段にCDの購入を挙げたのは回答者の64％で、インターネット経由でのダウンロード（41％）を上回った。ダウンロードを利用する人の53％は25～44歳の年齢層で、55歳以上は11％だった。利用するサービスについては、32％が米AppleのiTunesを挙げたが、44％はサービス名を特定しなかった。 楽曲購入の金額については、月当たり0～10ドルとの回答が最も多く、回答者の58％。次いで、24％が月当たり11～20ドルと回答した。