ピアノの演奏動画から楽譜を自動作成 ディープラーニングで 京大が技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 京都大学の研究チームが開発した「Non-Local Musical Statistics as Guides for Audio-to-Score Piano Transcription」は、Web上のピアノ演奏動画の音声データから楽譜を作成する、深層学習（ディープラーニング）を用いた自動変換システムだ。 システムは、3段階で構成される。1段階目は、入力された動画の音の信号に対してMIDIシーケンスを深層学習ネットワークで推定（Multipitch detection）する。ピッチ解析用とベロシティ推定用のネットワークを別々で学習し、その出力を組み合わせてMIDIシーケンスを合成する。2段
古い写真の顔をディープラーニングでリアルに動かせる「Deep Nostalgia」 無料で利用可能
イスラエルの家系図サービス企業MyHeritageは2月25日（現地時間）、先祖などの古い写真の顔をディープラーニング技術でリアルに動かせる新サービス「Deep Nostalgia」をリリースした。無料アカウントを作成してログインし、アニメ化したい写真をアップロードすれば誰でも利用できる。5枚以上の写真をアニメ化したい場合は、サブスクリプションが必要だ。 MyHeritageはこれまで、古いモノクロ写真やカラー写真をシャープなカラー写真に変換するサービスを提供している。このサービスで変換済みの写真の顔をDeep Nostalgiaで動かすと、よりリアルだ。 複数の人が写っている写真では1人しか動かせない。動かしたい顔を選択し、あらかじめ用意されている複数の動きの「ドライバー」動画から1つを選ぶと、そのドライバーと同じ動きをする。動画は数秒で、いずれも記念撮影の直前のように少し顔を動かし、最
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