MusicLMができるまで - Qiita
Googleラボが、MusicLMなるものを発表しました。文章で指示した通りの音楽を生成してくれるAIです。 リンク先の音楽を聴いてみると、たしかに指示通りの音楽が、十分自然な品質で生成出来ているように聞こえます。凄いですね。 DALL.E 2やStable Diffusionなどの画像生成技術が世間を騒がせていた頃から繰り返し言われてきた、「そのうち音楽生成も来る」みたいな観測がようやく現実になったと言えるでしょう。 当然ながら、新しい技術は水を与えて待てば生えてくるわけではなく、実際は手と頭を動かし、あらゆる課題をねじ伏せなければ実現されません。未来予想トークで風呂敷を広げまくるよりも、リアルな課題解決の過程をじっくり研究したほうが楽しいと思います。 MusicLMは、Googleラボが去年発表した研究成果AudioLMとMuLanをベースにしており、AudioLMはさらにSoundS
【注目論文】Sinusoidal Frequency Estimation by Gradient Descent - Qiita
QMULのBen Hayes氏らが、勾配降下法で周波数推定を行う手法を論文で発表しました。ICASSP2023に投稿したそうです。 きわめてシンプルな手法なのですが、機械学習系音声合成にとってはたいへん重要な成果だと思うので、紹介します。 論文リンク：Sinusoidal Frequency Estimation by Gradient Descent ソースコード：https://github.com/ben-hayes/sinusoidal-gradient-descent 背景：DDSPの限界 DDSP(Differentiable Digital Signal Processing)とは、微分可能な計算式を持つDSPモジュールをDNNに組み込んで機械学習をやる手法で、Google Magentaプロジェクトが最初に打ち出したアイデアです。 今ではもうDDSPシリーズと呼べるほど多様
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