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。 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
Logic Pro 11の新機能を試して理解した、AI作曲と楽器パート別音源分離「Stem Splitter」の相性（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
バージョンアップは公式ページで13日と書かれていたのでずっと待っていたのですが、14日にはApp Storeからアップグレードできるようになっていました。米国時間で、ということのようです。 早速使ってみたので、そのファーストインプレッションをお届けします。 実際に使っている様子は、毎週水曜日正午にYouTubeライブしている番組「AIライブハウス」にてご覧いただけます。 さて、まず試したいのはStem Splitter。完成された楽曲のオーディオデータからボーカル、ベース、ドラム、その他の4トラックを抜き出す技術です。Stem（ステム）というのは、木の枝分かれのように、楽器パートごとのデータに分離したトラックのこと。 現代のマルチトラックレコーディングでは、1つのトラックに1つの楽器を割り当てることで、その楽器にあったエフェクトやボリュームの変化などを後から処理できますが、ステムにしておく
昨年、「Midjourney」「Stable Diffusion」といった画像生成AIや、チャットボットの「ChatGPTが公開されて以降、世間の関心がAIに集まっている。そして、今年に入ってからは、音楽の分野でもAIはホットワードのひとつとなっており、最近ではアーティストや音楽クリエイターがAIについて、自身の見解を述べることも少なくない。 たとえば、DJ／プロデューサーのデヴィッド・ゲッタは、「音楽の未来はAIにある」と発言するなど、AIを活用した音楽制作に肯定的な意見を表明している1人だ。一方で人気ラッパーのドレイクは、今春ごろからSNS上で大きな話題になった、AIによって実在するアーティストの声を再現して作られたカバー楽曲や“偽の新曲”（架空の新曲）に対し、懸念を示している。 このように現在、AIを音楽制作に活用することに対しては、アーティストや音楽クリエイターの間でも賛否が分かれ
Demucsは音楽制作から音声認識まで幅広く活躍する音源分離ツールです。 その技術は深層学習（ディープラーニング）に基づいています。 この記事ではDemucsの概要、インストール方法、基本的な使用法を紹介します。 音楽クリエイターや研究者にとって有益な情報が満載です。 本記事の内容 Demucsとは？DemucsのインストールDemucsの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 Demucsとは？ Demucsは深層学習に基づく音楽ソース分離ツールです。 ボーカルや楽器のトラックを元の音楽ファイルから分離できます。 このツールはPythonで実装されており、PyTorchフレームワークを利用しています。 主な利用用途は、音楽制作やリミックスとなります。 加えて、教育目的でも用いられることがあります。 同じようなツールとして、SpleeterやOpen-Unmixが公開されていま
評論家・麻倉怜士先生による、今月もぜひ聴いておきたい“ハイレゾ音源”集。おすすめ度に応じて「特薦」「推薦」のマークもつけています。優秀録音をまとめていますので、e-onkyo musicなどハイレゾ配信サイトをチェックして、ぜひ体験してみてください!! 『The Beatles 1962 - 1966[2023 Edition]』 The Beatles 2023年のビートルズイヤーの掉尾を飾ったベスト盤、「赤盤」と「青盤」のリミックス・リマスターだ。「赤盤」には12曲、「青盤」には9曲が新規に収録された。ポイントは音源分離技術。初期の左右完全分離のミックスから、個個の音源をひとつづつ抽出し、音場に再配置することが可能になった。これまで2017年の「サージェント・ペパーズ・ロンリー・ハーツ・クラブ・バンド」のスーパーデラックス盤を皮切りに、「ザ・ビートルズ」（2018年）、「アビイ・ロード
これらをインストール＆パスの通った状態にします。 仮想環境作成 適当なフォルダを作成し、フォルダ内で右クリック→「ターミナルで開く」を選択。 フォルダ内にPyhtonの仮想環境を構築します。 以下のコマンドをコピペして実行しましょう。 python -m venv venv venv\Scripts\activate.ps1 警告は気にせず貼り付けてください。 これで仮想環境が作成できました。 demucsをインストール python -m pip install -U demucs ターミナルは音源分離の際も使うので開きっぱなしにしておいてください。 2. demucsで音源分離するには demucsの設定項目 コマンド作成 基本コレだけ！！ たった２つの指定項目 基本は、処理対象のファイルパスと分離された音声の保存ビットレートを指定するだけです。 python -m demucs --
近年、生成AIの進歩は目覚ましい。画像や動画のクリエイティブ分野では、Stable DiffusionやMidjourney、Soraといったツールが登場し、革新的な進歩が見られる。 一方、音楽の分野でも2023年、Googleの音楽生成AI「MusicLM」の試験公開以降、テキストから音楽を作成できる生成AIが次々に登場。また、ビートルズがAIによる音源分離技術を活用して“最後の新曲”を発表したことや、実在するアーティストの声をAIがカバーする音声変換技術も大きな話題になった。 革新的なAI音楽ツールによって、音楽の分野でもAIの台頭が叫ばれるようになった現在。しかし、この分野では以前から多数のAI音楽制作ツールが発表されており、すでに何らかの形で自身の音楽制作環境に導入している音楽クリエイターも少なくない。 そこで今回は「作曲」「音声変換」「音源分離」「マスタリング」「サンプル分類」の
Open-Unmix(UMX)で楽曲の音声ファイル(wav,flac)から各楽器パートごとに音源分離ができるようなので試してみる やってみた 試すのはgithubのopen-unmix(UMX)のPyTorch版 GitHub - sigsep/open-unmix-pytorch: Open-Unmix - Music Source Separation for PyTorchOpen-Unmix - Music Source Separation for PyTorch. Contribute to sigsep/open-unmix-pytorch development by creating an account on GitHub.github.com Paper: Open-Unmix – A Reference Implementation for Music Source
今回は，音源分離の最新手法である「Open-Unmix」[1]を試してみようという内容になります。本記事はpython実践講座シリーズの内容になります。その他の記事は，こちらの「Python入門講座/実践講座まとめ」をご覧ください。 コーディングに関して未熟な部分がたくさんあると思いますので，もし何かお気づきの方は教えていただけると幸いです。また，誤りについてもご指摘していただけると非常に助かります。
「Suno超えた？」と噂の、リアルな歌声でAI作曲して音源分離もできる「Sonauto」を試してみた（CloseBox） ｜ テクノエッジ
他の写真を見る AI作曲サービスにおいてはSunoが一人勝ちの様相を呈していましたが、ついにライバルが登場しました。先週あたりから、「Sunoの2倍はすごい」「これと比べたらSunoはたいしたことない」という新しいAI作曲ツールのデモを聴いたという投稿がXで散見されるようになりましたが、その実体が判明しました（と思ったら違ったようです）。 車の買い替えを余儀なくさせた「カーナビのサ終問題」と今どきの「売り方」「買い方」(西川善司のバビンチョなテクノコラム) いずれにしても、サンフランシスコに本社を置くAIスタートアップのSonautoが運営する同名のAI作曲サービス「Sonauto」がサービスを開始しているのを知りました。Y Combinator出身です。
demucsって？ 2021年4月ごろに、facebookのメタ研究チームが開発した音源分離ライブラリです。これまでspleeterなども提供されていましたが、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使ったモデルとして最近注目されています。 ただ、ライブラリの細かいメソッドが紹介されているドキュメントはまだ用意されておらず、現状、使い方の参考となっているのはこのGitHubリポジトリのリードスのみなのです。 やること すでに多くのライターがdemucsについて紹介していますが、Pythonスクリプト（かつmacOS）で紹介しているものは少なかった気がするので、今回は開発環境の構築からスクリプトでの実行まで紹介できればと思います。 環境構築 まずは環境を作っていきます。今回は以下の環境で作成していきます。pythonとpythonのパッケージマネージャーが用意できていれば大丈夫です。pip
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