ディープラーニングで曲のコード進行を生成するウェブサービスを作りました - Qiita

悩める作曲家のために、RNN(リカレントニューラルネットワーク)を利用して、曲のコード進行を生成するウェブサービス Deep Chordを作りました。本記事ではDeep Chordの概要を紹介します。 Deep Chord Deep ChordのRNNの学習・推定にはChainerを、ウェブ部分にはDjangoを利用しています。 Deep Chordの概要 コード進行って？ 例えばピアノの鍵盤で「ド・ミ・ソ」とか「レ・ファ・ラ」とか、複数の音を同時に弾くと、それぞれ異なる響きになりますが、これを和音(コード)と呼びます。この和音が様々に遷移していくことで曲が出来上がるのですが、この和音の遷移こそがコード進行です。 コード進行には、多くの曲で利用される王道進行というものがあります。例えばJ-POPでは、F(ファ・ラ・ド) → G(ソ・シ・レ) → Em(ミ・ソ・シ) → Am(ラ・ド・ミ)、

[hemispherwhistle]

作曲　ディープラーニング

[ottonove]

webサービス, アルゴリズム, サウンドプログラミング, プログラミング, メディアアート, 機械学習, 音楽, 音楽理論

[mt-KAMI]

“Chainer”

[yojik]

トーナリティ不在でどこに向かって落ち着きたいのかわからんコード進行になってる。補足にあるとおり、調の中の相対的な位置で学習させた方がもうちょいいい感じの結果にはなりそう。

[otchy210]

コードは本質的に相対的な物で、 C でも F でも G でも同じように捉えられるので、例えば長調であれば全て C に "正規化" して学習させると、劇的に改善する予感する。

[skam666]

“RNN(リカレントニューラルネットワーク)を利用して、曲のコード進行を生成するウェブサービス Deep Chordを作りました”

[umai_bow]

複雑なことしないならマルコフ連鎖で済みそう

[s2terminal]

最低でも音階固有音が定められるくらいインプット無いと厳しいのでは

[master-0717]

Aメロ、Bメロ、サビとか曲の構成要素ごとに学習させた方がそれっぽくなるかも／曲のジャンルも分けた方が