音楽情報処理の検索結果1 - 9 件 / 9件

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  Pythonの音楽情報処理ライブラリmusic21の紹介 - Qiita

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  • qiita.com/iNomaG
  • テクノロジー
  • 2021/03/14

  始めに music21はMITが作ったpythonの音楽情報処理ライブラリです。 musicology(音響学・音楽理論)の研究への利用を目的に作られたそうで、 結構いろいろできるらしいので、勉強がてら触ってみました。 難しいアルゴリズム等の話はほとんどしないので、プログラマでない方も出力結果だけ見て「こんなことができるんだ」と思ってもらえるような記事になればいいな、と思っています。 ちなみに、21というのはMITでの音楽コースに割り当てられた講義番号に由来するそうです。留学したい。 基本的に公式のドキュメントを順に追ってくだけです。ここの内容を実行しながら感想を書く、という記事です。 環境 macOS(10.15.7) python3.8.5 jupyter-notebook Musescore　version-3.4.2.25137 Musescoreというのはフリーの楽譜作成ソフトで

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  VAEに基づく「AI耳コピ」手法 - Qiita

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  • qiita.com/xiao_ming
  • テクノロジー
  • 2021/12/22

  しばらく前にオンライン開催された「OngaACCELシンポジウム2020」にて、吉井和佳先生による自動採譜技術研究の発表がありました。たいへんありがたいことに、あの藤本健さんの記事でピックアップしていただき、なかなか反響があったようです。 音を楽譜にする“耳コピ”はここまで来た。AI自動採譜の最前線 この記事で紹介されている成果のうち、しゃをみんはコード採譜の研究に取り組んでおります。吉井先生の発表の中で、「ミラーニューロン仮説」なる概念が紹介されたあのパートです。 「生成モデル＋推論モデル＝VAE」でなんかぐるぐるさせるという話をしていましたね。本記事ではこの研究成果をざっくり解説するとともに、「AI自動採譜」研究の現在地を自分なりに整理してみたいと思います。 研究内容はIEEE TASLPに掲載されています。引用してください。 Semi-supervised Neural Chord

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  AI歌声合成に対応したVOCALOID 6が発表・発売に。インターネットからはAI Megpoidが同時リリース｜DTMステーション

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  • www.dtmstation.com
  • テクノロジー
  • 2022/10/13

  10月13日、ヤマハ株式会社から待望のVOCALOID新バージョン、VOCALOID 6が発表されるとともに、同社運営のVOCALOIDオフィシャルショップであるVOCALOID SHOPhttps://www.vocaloid.com/にてダウンロード販売が開始されました。VOCALOID 6の最大の特徴はAI歌声合成を実現する新エンジン、VOCALOID:AIを搭載したこと。これにより、従来のVOCALOIDと比較して、よりナチュラルな歌声を実現できるようになっています。一方、これまでのサンプリングベースによるVOCALOIDのエンジンも搭載したハイブリッドになっているのもVOCALOID 6としての重要なポイント。曲制作のニーズに合わせて、従来のVOCALOID 3、４、５のボイスバンク（歌声ライブラリ）も選択して使うことができるようになっています。 このVOCALOID 6にはVO

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  Pythonで楽曲のリズム・テンポ分析: テンポグラム (Tempogram) - Wizard Notes

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  • www.wizard-notes.com
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  • 2020/07/31

  はじめに 楽曲分析では、メロディー、ハーモニー、リズムの3大要素から特徴を捉えるのが大事です。 ハーモニーに関しては、音楽理論による体系化（コード、コード進行など）が出来ていることもあり、計算機による分析も他の要素よりも普及しています。 一方で、特にリズムに関する分析は、ハーモニーのそれと比べるとWeb上には情報が少ないです。 そこで、この記事では、局所／大域のテンポ分析やBPM算出で使われる、テンポグラム (Tempogram)について、Pythonのコードとともに紹介します。実装と理解の助けになれば幸いです。 はじめに テンポグラムとは 各テンポグラムの紹介と実装 フーリエテンポグラム (Fourier Tempogram) 自己相関テンポグラム (Autocorrelation Tempogram) テンポグラムのBPM範囲を限定 対数テンポグラム サイクリックテンポグラム (Cyc

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  東大で学び、音楽する 角野隼斗さんインタビュー - 東大新聞オンライン

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  • www.todaishimbun.org
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  • 2019/09/18

  昨年国内最大級のピアノコンクールであるピティナピアノコンペティション特級にて、東京藝術大学などトップの音楽大学の学生を差し置いて優勝するという快挙を成し遂げたピアニストの角野隼斗さん。情報理工学系研究科に在籍し、フランス音響音楽研究所 (IRCAM) で機械学習を用いた自動採譜の研究に従事するなど、工学研究者としての顔も併せ持つ。音楽と研究を両立させる角野さんの話からは、東大入学後の多様な可能性を垣間見ることができるだろう。記事後半では、牛田智大氏など多くの著名な若手ピアニストを輩出し、角野さんを幼少期から支えてきたピアノ指導者の金子勝子さんにもインタビューを行い、ピアニストになるために必要なことや、音楽大学に行かずに音楽をすることについて聞いた。 （取材・円光門　撮影・円光門、宮路栞） 角野隼斗さんがご登壇された弊社主催シンポジウムの報告記事をこちらで公開しています。併せてご覧ください。

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  Pythonでリアルタイム演奏〜music21を使った実装〜 - Qiita

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  • qiita.com/iNomaG
  • テクノロジー
  • 2021/04/13

  はじめに この記事は、音楽情報処理ライブラリmusic21の公式ドキュメントで紹介されているコードを実際に動かしてみて、日本語で詳しい解説をつけたり感想を書いたりしたものです。書いてて楽しくなってきちゃったのでソースコードの「全行解説」にも挑戦しました。 動機 皆さん、今やpythonでなんでもできると思ってますよね。僕もそう思っています。 人それぞれに作りたいものがあると思いますが、僕はずっとpythonで音楽を聞きたかった。 できたらいいなぁ程の気持ちで関連技術を勉強していたのですが、簡単に実装できるアイデアが公開されているのを先ほど見つけたので紹介します。 正直コピペなんですが、解説記事を書くことで自分の理解を深めたいなぁと思ってキーボードに向かっています。 環境 macOS(10.15.7) python3.8.5 jupyter-notebook music21とpygameがイ

  
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  AWS認定 機械学習 合格しました - Jのブログ

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  • iron-breaker.hatenablog.com
  • テクノロジー
  • 2020/08/07

  いやー、難しかったー。認定試験合格できたけど、奥が深いので実践できるかというと別かなって印象です。10年インフラエンジニアとしてやってきましたが、統計学とかの知識も必要だったり、機械学習アルゴリズムの理解、アルゴリズムの評価、トレーニングデータのチューニングなどなど、今まで経験したことがないジャンルだったので言葉もわからないし、考え方もわからないって感じで、新卒時代を彷彿させる時間を過ごしました。でも、これが楽しんですよね。エンジニアだし！新しいジャンルのことに触れる機会を得られてかなりいい試験でした。もっと実践でやってきたい。 やったこと [ ] sagemakerのドキュメント読む [ ] ML [ ] 触る [x] データ変換リファレンス https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/data-transfo

  
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  メディアテクノロジーシリーズ 2 音楽情報処理 | コロナ社

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  • www.coronasha.co.jp
  • テクノロジー
  • 2023/08/31

  メディアテクノロジーシリーズ 2 音楽情報処理 後藤 真孝 産業技術総合研究所 博士（工学） 編著北原 鉄朗 日大教授 博士（情報学） 著深山 覚 産業技術総合研究所 博士（情報理工学） 著竹川 佳成 はこだて未来大教授 博士（情報科学） 著吉井 和佳 京大准教授 博士（情報学） 著 コンピュータ上で音楽を何かしたい！何ができる？と考えるすべての方へおすすめの1冊 ジャンル 情報工学 マルチメディア 音声・音楽 電気・電子工学 音響 音楽 【読者対象】 本書は，音楽を対象とした情報処理に興味を持つ幅広い読者を対象としています。入門的な内容から専門的な内容まで含んでいるので，大学生や大学院生だけでなく，高校生，社会人，研究者など，幅広い読者が楽しめる内容となっています。 【書籍の特徴】 「音楽情報処理」は，コンピュータ上で音楽のあらゆる側面を扱う研究分野で，身近で魅力的な研究成果の宝庫です。

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  LibROSA：Pythonで手軽に始める音楽信号・データ分析 [2022年20月更新] - Wizard Notes

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  • www.wizard-notes.com
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  • 2021/09/18

  LibROSA とは？ 出典：https://librosa.github.io/ 「自分の好きな音楽をパソコンで分析したい！」 「音楽データで機械学習・ディープラーニングをやってみたい！」 「でも、音データの信号処理やデータの扱い方がよく分からない…」 と悩んでいるエンジニアの方は結構いらっしゃると思います。 理由としては、音信号専用のアルゴリズムが多いため、技術を理解して実装するには時間がかかってしまうが挙げられると思います。 しかし、この記事で紹介する Pythonの音楽分析用モジュール LibROSAを使えば、 数行~数十行の実装で音楽信号の分析ができるため、 「さくっと音楽信号分析をやってみよう！」 くらいの軽い気持ちで音楽信号分析のプログラムを実装することができます。 librosa.github.io また、LibROSA に実装されている短時間フーリエ変換（STFT）やメル

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