楽器できないヤツのためのDTM入門【追記あり】
あゝボクたちは楽器ができないリア充たちが楽器を振り回し歌い上げるその姿を観続けて幾星霜。 奴らがスポットライトを浴びキラキラ輝けば輝くほどオーディエンスの瞳孔は開きボクたちは暗闇へ包まれて誰の目にも映らなくなる。 あゝボクたちは楽器ができない。もしもピアノが弾けたならボクたちも少しは輝けるのだろうか。 頭の中のメロディを出力することは諦めろボクたちが楽器をやろう音楽を作ろうとするときに、陥りがちなのは頭の中のメロディや音を再現しようとすること。 それは諦めるべきことでボクたちにそんな才能がないことはボクたち自身が一番知っていることじゃないか。 こんなポエムのようなエントリに興味を持っている時点でキミはボクと同じ側であり才能のないクリエイターだ。 なぜ頭の中のメロディを再現できないのか、なぜ再現する方法を教えてくれないのか、なぜ再現してはいけないのか。 それはキミに才能がないからで、そしてボ
楽曲を最大5トラック（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他）に分離できる無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」公開 - amass
楽曲を最大5トラック（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他）に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ（ヴォーカル／その他の伴奏） 4つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／その他） 5つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他） 実行例： https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple
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