音楽におけるAI：MusicBrainz Picardのようなアプリケーションとツール

人工知能（AI）とは、人間の知能を機械に再現することだ。人間であることの重要な部分は、芸術、特に音楽とのつながりである。音楽は私たちの文化や感情に深く影響を与える。AIの進歩のおかげで、機械は人間が作曲したように聞こえる音楽を作れるようになった。AI音楽は、人間とAIとの革新的なコラボレーションの新たな可能性を開き、私たちが音楽を体験し、音楽と接する方法を変える。

この記事では、AIが音楽制作にどのように利用されているかを探ります。また、AIとMusicBrainz Picardのような音楽タグ付けツールとの関連や、アーティスト、プロデューサー、エンターテインメント業界全体への影響についても説明する。

サウンドAIとその意義

AIは音を含む様々な種類のデータを扱うことができる。音声データは、しばしばオーディオデータと呼ばれ、時間の経過とともに異なる強さの波の周波数が混在したものである。画像や時系列データと同様に、音声データもAIシステムが処理・分析できる形式に変換することができる。音波は、AIモデルが分析できる数値データに変換できる。

もうひとつの興味深い方法は、音波をスペクトログラムに変換するフーリエ変換を使うことだ。スペクトログラムとは、音の異なる周波数が時間とともにどのように変化するかを視覚的に表したものだ。AIモデルは、このスペクトログラムを画像のように扱うことで、画像認識技術を応用してオーディオデータを分析・解釈することができる。AIは、視覚データと同じように、音の中のパターンや特徴を識別することができる。

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AIを使用してオーディオデータを分析、操作、生成することで、さまざまな用途が生まれます。以下はその例である：

• 音楽の生成と作曲：既存の作曲から学び、メロディー、ハーモニー、リズムで音楽家を支援することによって、新しい音楽を創造する。
• オーディオエンハンスメントとノイズリダクション： コールセンター、補聴器、オーディオ編集などのバックグラウンドノイズを低減し、音質を改善します。
• ポッドキャストの要約ポッドキャストエピソードの簡潔な要約を作成し、コンテンツの消費を容易にします。
• 音声からの感情検出顧客サービス、メンタルヘルスモニタリング、ユーザーエクスペリエンス研究のための音声中の感情の検出。

AIソングジェネレーターの仕組みを理解する

AIソングジェネレーターは、画像生成と同様に、既存の音楽を分析・学習することで機能する。AIを使って音楽を理解することと、AIを使って音楽を生成することの違いを理解することが重要だ。音楽を理解するには、パターンを分析し特定する必要があり、音楽を生成するには、学習したパターンに基づいて新しい作曲を行う必要がある。

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AIの音楽生成プロセスは、様々なジャンルやスタイルを含む音楽の大規模なデータセットを収集することから始まる。そして、そのデータセットを音符、和音、リズムなどの小さな構成要素に分解し、AIが処理できる数値データに変換する。

音楽を生成するために学習させることができる生成AIモデルには、さまざまなものがある。例えば、トランスフォーマーや変分オートエンコーダ（VAE）のようなAIモデルは、音楽を生成するために一緒に働くことができる。VAEは、音楽の多様性と豊かさをとらえるために、類似した音楽を密接にグループ化することで、入力音を潜在空間に圧縮することができる。トランスフォーマーは、この潜在空間を利用して、パターンを理解し、シーケンス内の重要な音に焦点を当てることで、新しい音楽を生成する。

いったんAIモデルがこのデータで訓練されれば、AIは学習したことに基づいて次の音やコードを予測し、新しい音楽を生成することができる。これらの予測をつなぎ合わせることで、楽曲全体を作成することもできる。生成された音楽は、特定のスタイルや好みに合わせて微調整することができる。

この技術を使った音楽ジェネレーターが増え始めている。いくつか例を挙げよう：

• MusicLM byGoogle ：テキストプロンプトに基づいて音楽を生成し、ユーザーはジャンル、ムード、楽器、全体的な雰囲気を指定することができます。
• MetaのMusicGen：テキスト記述や既存のメロディーから音楽を作成し、EnCodecというツールを使ってオーディオデータを処理します。
• Stable Audio 2.0 byStability AI ：テキストとオーディオ入力から高品質のオーディオトラックとサウンドエフェクトを作成します。

AIが音楽業界に与える影響

AIの革新は、ミュージシャン、リスナー、プロデューサーに新たな機会と課題を生み出し、これまで経験したことのない状況をもたらしている。各グループがどのようにこれらの進歩に適応し、新しいツールを使い、オリジナリティや倫理に関する懸念を乗り越えているかを見るのは興味深い。AIは音楽を生成する以外にも、ライブ・パフォーマンスの向上、音楽発掘の改善、制作プロセスの支援など、音楽業界においてエキサイティングな可能性を秘めている。AIが音楽業界のミュージシャン、リスナー、プロデューサーにどのような影響を与えているのか、詳しく見てみよう。

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ミュージシャンへの影響

AIは、ミュージシャンの音楽制作方法を変えつつある。ジェネレイティブAIと統合されたツールは、新しいメロディー、コード進行、歌詞を生成するのに役立ち、ミュージシャンが創造的なブロックを克服するのを容易にする。ビートルズの新曲「Now And Then」は、古いデモからジョン・レノンのヴォーカルで作られた。しかし、既存のアーティストのスタイルを模倣したAI生成音楽の台頭は、オリジナリティへの懸念を引き起こす。例えば、バッド・バニーのようなアーティストは、AIが同意なしに自分たちの声やスタイルを複製することを懸念している。

AIとコンピュータ・ビジョンは、音楽を作るだけでなく、ミュージシャンがより良いパフォーマンスやミュージックビデオを作るのにも役立つ。ミュージックビデオは様々な要素で構成されていますが、その中の一つにダンスがあります。ポーズ推定モデルUltralytics YOLOv8のようなポーズ推定モデルは、画像やビデオ内の人間のポーズを理解し、音楽と同期した振り付けされたダンスシーケンスを作成する役割を果たすことができます。

AIを振り付けに活用できるもうひとつの好例は、NVIDIA 「Dance to Music」プロジェクトだ。このプロジェクトでは、AIと2段階のプロセスを用いて、多様性があり、スタイルに一貫性があり、ビートにマッチした新しいダンスの動きを生成した。まず、ポーズ推定と運動学的ビート検出器を用いて、大量のダンス動画からビートに合わせたさまざまなダンスの動きを学習した。次に、生成的AIモデルを用いて、これらのダンスの動きを音楽のリズムとスタイルにマッチした振り付けに整理した。AIによって振り付けられたダンスの動きは、ミュージックビデオに興味深い視覚的要素を加え、アーティストの創造性を高めるのに役立つ。

リスナーへの影響

リスナーにとって、AIは音楽の発見とリスニング体験を向上させることができる。スポティファイやアップル・ミュージックのようなプラットフォームは、AIを使ってパーソナライズされたプレイリストをキュレートし、ユーザーのリスニング習慣に基づいて新しい音楽を推薦している。これらのプラットフォームで新しいアーティストやジャンルを発見するとき、それはAIの魔法だ。 

AIを活用したバーチャル・リアリティ（VR）もまた、ライブ・コンサート体験を向上させている。例えば、トラヴィス・スコットはVRを使って、世界中の聴衆に届くバーチャル・パフォーマンスを実現している。しかし、TikTokのようなプラットフォームにはAIが生成した音楽があふれているため、音楽の発掘に圧倒される可能性がある。新しいアーティストが目立つことが難しくなるかもしれない。

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生産者への影響

プロデューサーはいくつかの点でAIの恩恵を受けている。ピッチ補正、ミキシング、マスタリングを支援するAIツールは、制作プロセスを合理化する。IBMのWatson BeatのようなAIを搭載したバーチャル・インストゥルメントやシンセサイザーは、クリエイティブな可能性を広げる新しいサウンドやテクスチャーを生み出すことができる。 

ストリーミング・プラットフォームにおけるAIは、リスナーにとってのメリットだけでなく、より幅広いオーディエンスを生み出すことでプロデューサーにも役立つ。しかし、ミュージシャンが懸念しているように、AIが既存のアーティストのスタイルを模倣する能力は、アーティストのユニークな声やスタイルを利用することについて、倫理的・法的な問題を提起している。このため、ユニバーサル、ソニー、ワーナーなどの大手音楽会社が、SunoやUdioのようなAIスタートアップに対して、著作権で保護された作品を無断でモデル学習に使用したとして訴訟を起こすなど、法的紛争が起きている。

MusicBrainz PicardのようなAI統合ツールによる音楽ライブラリの管理

音楽業界におけるAIの様々な利害関係者への影響を理解することで、音楽におけるAIの応用例を簡単に探ってきた。次に、音楽におけるAIのより具体的な応用例を理解しよう：MusicBrainz PicardのようなAIによる音楽管理ツールだ。これらのツールは、デジタル音楽ライブラリを整理・管理するのに非常に便利だ。 

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アーティスト名、アルバムタイトル、トラック番号など、正確なメタデータで音楽ファイルを自動的に識別し、タグ付けします。MusicBrainz Picardは、音楽コレクションの整理整頓を容易にします。MusicBrainz Picardに統合された重要な技術の1つは、AcoustIDオーディオ指紋です。このフィンガープリントは、ファイルにメタデータがない場合でも、実際のオーディオコンテンツに基づいて音楽ファイルを識別します。

なぜこれが重要なのか？ BBC、Google 、Amazon、Spotify、Pandoraのような主要な組織は、音楽関連サービスを強化するためにMusicBrainzのデータを利用している。MusicBrainz Picardのようなツールによって作成されたメタデータは、音楽データベース、タグ付けアプリケーション、その他の音楽関連ソフトウェアを構築する開発者にとって極めて重要です。AIのバックボーンはデータであり、Picardのようなツールがなければ、分析やアプリケーション開発に必要なクリーンで正確なデータを手に入れることは非常に難しい。AIを強化したツールがAIを使用し、AIアプリケーションに必要なデータの作成を支援し、改善と革新の有益なサイクルを形成することは魅力的だ。

音楽におけるAIの最終ノート

音楽におけるAIの波について述べてきた。AIが生成した音楽を取り巻く法的な状況も進化している。米国著作権局などによる現在の規制では、AIによって完全に生成された作品は人間の著作者性を欠くため、著作権で保護することはできないと規定されている。しかし、人間が創作過程に大きく貢献した場合、その作品は著作権保護の対象となる可能性がある。AIが音楽業界に溶け込み続ける中、これらの課題を乗り切るためには、継続的な法的・倫理的議論が不可欠となるだろう。この先、AIは音楽において大きな可能性を秘めており、テクノロジーと人間の創造性を組み合わせることで、音楽の創造と制作の可能性を広げていくだろう。

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