2016年12月7日水曜日

アマゾンダッシュボタン



Amazon ダッシュボタンが出ていました。

いまんとこ洗剤とか、飲み物とか、フルーツグラノーラとか。

なんかハイテクな感じと生活感が、共存してて、なかなか興味深いです。

いずれ、牛乳とか、ナマモノ系の食料品とかにも採用されるようになっていくんでしょうか。

そろそろ秋だなあ〜秋刀魚ボタンでもおすか、とか。

500円で最初の買い物は500円割引、要は実質無料ということなので、とりあえず買ってみてもいいのでは。

しかし、amazon goといい、最近amazonは攻めてます。


2016年12月3日土曜日

余った外貨をプリペイドカードにできるTravelers boxがすごい!



最近空港でたまに見かけるようになった、黄色いATMのような機械。

なにかなあ、と思っていたら、余った外貨をプリペイドカードに変えてくれるサービスのようです。

外貨両替はお札しか受け付けないなんてところも多いですし、あまった小銭を気軽に、プリペイドカードにできるなら、ありがたいですね。

http://www.tbxj.jp/pc/

日本のタンス外貨預金(旅行に使ってあまって、タンスの中にしまってあるお金など)
は一兆円とも言います。

僕の家にも、数万円分は各国の余りの小銭がある感じです。意外と大きな市場なんじゃないでしょうか。

日本では、いまのところ、ユーロ、ドル、人民元に対応。

イギリスポンドやスイスフラン、タイバーツ、ウォン、インドネシアルピアなんかに対応してくれると、さらに、ありがたいサービスになりそうです。

しかし、この会社どこの会社かと思ったら本社は、スペイン南部、ジブラルタル海峡に位置するイギリス海外自治領ジブラルタル。

この手の、両替系サービスどんな、資格が必要なのか知りませんが、

なにかと、怪しい臭いがするなあ。。。。


2016年11月29日火曜日

実はまだ無料で使えるTitanium




数年前は勢いがあったものの、2014年の有料化のアナウンス以来、最近あまり話を聞かなくなったiPhone/ Android 両対応のアプリ開発フレームワークTitanium

現在の有料版の費用はInideだと月額39ドル Proは月額99ドル。

健全な運営のためには、有料化は歓迎ですが、そのせいでライトユーザーが減って、情報が減ってしまって、フレームワーク自体がしぼんでしまうのは、諸刃の剣というか、残念なところ。

ところが!


Titainumは有料になるにはなったのですが、実はひっそりとオープンソースの無料版も並行してリリースされおり、今でも使用可能なのです。

Titaniumでのアプリ開発には、コンパイルなどを行う、Titanium CLIと Titanium SDKの二つが必要です。

Cliの方は、npmでインストール可能です。

$ npm install -g titanium
$ npm install -g alloy (alloy はtitanium用MVCフレームワーク)

それに対して、Titanium SDKの方は以前は、自分でコンパイルする必要があったのですが
いまでは、ここにコンパイル済みのSDKが揃っていて、気軽にインストールできます。

この二つが、あれば、Eclipseなどのエディタを使って、開発が可能です(Appcelerator Ediorは有料版ユーザーのみ使用可能)

PhonegapとかMonacaとかUnityとか、iPhone/Android 両対応のフレームワークは用途に合わせて、いろいろでてはいるのですが、Androidでの挙動やいくつかハマりやすいポイントをクリアすれば、Titaniumはまだまだ、有効な手段だと言えるでしょう。


タイタニウムを愛する1ユーザーとしてぜひ、お試しくださいませ。

ということで、日本語の情報があまり無いので記載してみました。





2016年11月16日水曜日

人工知能(Tensorflow Magenta)で作曲してみた


というわけで聴いてください。





Google社の人工知能ライブラリ TensorFlow、それを音楽に使おうというプロジェクトの Magenta が発表されていたので試してみました。

手順は以下の通りです。
  1. 学習データの準備
  2. 特徴量抽出
  3. メロディ生成 
(あらかじめ、Python, Tensorflow, Magenta, Bazelのインストールが必要です。、
OSX El capitanの環境で行いました。)

[学習データの準備]


まず学習用のMIDIファイルを用意します。(MIDIとは、メロディなどを記録したデータファイルです)

MIDIはこのmidiworld.comなどから色々ダウンロード可能ですが、実際に「メロディだけ」のMIDIファイルってあまりないです。 

ということで、ここはこまめに手動で編集しました。 

MIDIファイルを音楽編集ソフトで開き、ドラムやベースなどのメロディ楽器以外を削除、さらに繰り返しのある楽曲は、ワンコーラスのみに区切って、 トリルやフェイクなどの、細かい部分は削って、正規化(という言い方がいいのかどうか?)しました。 

使用したデータはOasisの楽曲20曲ほどです。
選んだ理由は、メロディやコード進行が素直なのとデータ量が豊富なこと、ブリットポップへの愛着を込めて。 


まずは、作り上げるデータファイルの名前、と参考にするMIDIデータを入れるディレクトリを設定し、 

SEQUENCES_TFRECORD=/tmp/notesequences.tfrecord
MIDI_DIRECTORY=midi

以下のようにデータファイルを作ります。

bazel build //magenta/scripts:convert_midi_dir_to_note_sequences
./bazel-bin/magenta/scripts/convert_midi_dir_to_note_sequences \
--midi_dir=$MIDI_DIRECTORY \
--output_file=$SEQUENCES_TFRECORD \
--recursive




こんな感じの表記が出れば成功です。 

INFO: Elapsed time: 0.444s, Critical Path: 0.00s 
INFO:tensorflow:Converting MIDI files in 'midi/'.
INFO:tensorflow:Converted 20 MIDI files in 'midi/'.
INFO:tensorflow:Could not parse 0 MIDI files.
INFO:tensorflow:Wrote 20 NoteSequence protos to '/tmp/notesequences.tfrecord'



これで、/tmp/notesequences.tfrecord


というdatasetが作成されます。


[特徴量抽出] 


「特徴量抽出」とは本来機械によって把握しずらい情報を 分類しやすくするために、「特徴ベクトル」に分ける作業のことを言います。 

この後の行程の特徴量抽出と、メロディ生成には

  • basic_rnnn
  • lookback_rnn
  • attention_rnn

の三種類の方法が、提案されているのですが、 ここでは一番基本のbasic runnを使うことにします。 

いくつかの環境変数を決めて、以下を実行。

SEQUENCES_TFRECORD=/tmp/notesequences.tfrecord
DATASET_DIR=/tmp/basic_rnn/sequence_examples
TRAIN_DATA=$DATASET_DIR/training_melodies.tfrecord
EVAL_DATA=$DATASET_DIR/eval_melodies.tfrecord
EVAL_RATIO=0.10


bazel run //magenta/models/basic_rnn:basic_rnn_create_dataset -- \
--input=$SEQUENCES_TFRECORD \
--output_dir=$DATASET_DIR \
--eval_ratio=$EVAL_RATIO

bazel build //magenta/models/basic_rnn:basic_rnn_train


./bazel-bin/magenta/models/basic_rnn/basic_rnn_train \
--run_dir=/tmp/basic_rnn/logdir/run1 \
--sequence_example_file=$TRAIN_DATA \
--hparams='{"rnn_layer_sizes":[50]}' \
--num_training_steps=20000


実際、この学習にはとても時間がかかります。途中途中で、/tmp/basic_runn/logdirに記録されていくので、そのデータを使っても大丈夫です。

[Midi作成] 


さて、これでメロディ作成の準備が整いました。実際のメロディ作成の前に、最初の音を提示してやる必要があります。

どうやら、このmagentaは、最初の音を与えないと、どこからスタートしたらいいか自分では決められないようです。

この場合、primer.midiとシンプルな1小節のメロディを自分で作り、データとして与えてやることにしました。

そして、そのファイルを、以下において、

PRIMER_PATH=/Users/myname/magenta/primer/primer.midi


メロディ作成!!

bazel run //magenta/models/basic_rnn:basic_rnn_generate -- \
--run_dir=/tmp/basic_rnn/logdir/run1 \
--hparams='{"rnn_layer_sizes":[50]}' \
--output_dir=/Users/myname/magenta/resultMidi \
--num_outputs=10 \
--num_steps=128 \
--primer_midi=$PRIMER_PATH


この例だと、128ステップ(16ビートで8小節分のメロディ)10パターンを作成します。 


で、実際できた音源が冒頭にもあげましたが、こんな感じです。 
(TensorFlowの作ったメロディに伴奏をつけています) 




どうでしょう、ちょっと音楽的に感じられるでしょうか? 


通常音符をランダムに並べただけだと、メロディっぽくは聞こえません。 


その中に「調性」を感じられると途端メロディっぽくなってきます。 


Oasisの楽曲が学習データですので、途中これ、絶対Roll with it の影響だろ、と言いたくなるメロディとかが入って、 


じわじわくるかんじで、 絶妙に面白いんだけど、はたして、伝わるでしょうか。

[気づいた点。とまとめ。]


良い点

  • 調性が感じられる 
  • 跳躍が自然 

ダメな点

  • フレーズをまとまりで捉えることができてない
  • コード進行の概念がないため、起承転結が発生しない 
  • データ用意が大変 

正直、現時点では、人間の能力には、およびもつかないというのが実際の感想。
もちろん数年後はわかりませんけれど。

いや、3年後だって、はたまた来年だって。。。


それに、人間がやる場合は早いフレーズと遅いフレーズを交互に入れるとか、シンコペーションを規則的にするとか、意識するしないに関わらずそういった工夫をかなりしているってことにも改めて気付かされます。

しかし何と言ってもパワフルなのが、いのが10でも20でも、100でも1000でも一瞬で作れちゃうっていうこと、気に入らないものや失敗作はどんどん捨てていけばいいわけで、精度が上がって、100%は無理でも、10に一つは使い物になるメロディができるようになれば、有用な作曲ツールとして、存在感を現してきそうです。





2016年4月27日水曜日

「Superdry 極度乾燥(しなさい)」 ブランドは高級ブランド!?


近年、日本でも外国人が着てたりして、見かけることが増えてきましたが。

 「Superdry 極度乾燥(しなさい)」 

 ブランド。 

その怪しいロゴネームから中国かどこかのぱちもんブランドだと思いがちだけど実際にはロンドン発のブランドで割と高級だったりします。

 この短パンで一万円以上するのです。

なんでも創業者が日本にきた時にインスパイアを受けて
(何にとは言ってない、**ビールとか言い出すと商標問題になりかねないとのことで)
作ったそうで。

2016年4月13日水曜日

必ずあなたも聞いている。音の商標登録まとめbot

 
去年から音での商標登録が可能になったため、

「エステー化学(ぴよぴよ)」とか

「おーいお茶」とか

「ラッパのマークの正露丸」とか

とかとか いろいろ出願されていたのが一部で話題になっていましたが、 商標速報botのSound Cloud が出来てました。 

きいたことあるフレーズが次々と流れるこのページ、

作業用BGMとしてもいいかもしれません(笑)

2016年3月19日土曜日

ついに来た!ケンジントンのエキスパートマウス。ワイヤレス版。



ついに来た!!

全国のトラックボーラーたち垂涎のまと、

ケンジントントラックボールエキスパートマウスのワイヤレス版。

PCの細かい作業にはトラックボールが快適。

ほぼすべての音楽スタジオに装備してあると言っても過言ではないこのトラックボールは名作中の名作。


僕も自宅用、オフィス用、持ち運び用と、3台持っています。

長いことワイヤレスがないのが不満だったんですが、ついに発売されたようですね。

でもなぜか、エキスパートマウスの後継とされていたSlimbladeじゃなくて、エキスパートマウスのワイヤレスなんですね。

まあでも、軽量化したものの、微妙に使い勝手の違った、後継機種のSlimbladeよりもこちらのエキスパートマウスの方が需要が大きそうですしね。

価格はちょっと高いかなあ、と思いましたが、まあ日々使うものなので、ポチッとしてみました。

届くのが楽しみです。


2016年2月29日月曜日

VRの父は、インドの笛を吹き鳴らすミュージシャンだった。




世界で初めてVRゴーグル(ヘッドマウントディスプレイ・HMDとも)を売る最初の会社を作ったのが、ジャロン・ラニアー。

バーチャルリアリティという名前を作ったのも彼であり、「バーチャルリアリティの父」と呼ばれています。

彼が設立した会社「VPL」がEye phone というVRゴーグルを売り出したのがその最初だったようです。






重さ2.4kg、解像度320*240(片目それぞれ) 値段は9400$。日本円で百万円以上の値段ですので、普及をするには少々高いですね。

またジャロンはAtariで手袋型の操作デバイス、パワーグローブを開発していた人物でもあります。

Atari倒産後も、それを引き継ぎ、このVPLではVRとパワーグローブとを販売していました。




ジャロンの会社は当初こそは期待を集めたようですが、やはりまだ時期早尚だったのでしょうか、残念ながら翌年の1990年に倒産してしまいました。

そして、VRの隆盛は2016年の現在まで待たねばなりませんでした。


[ミュージシャンとしてのジャロン]


このジャロン、ジョンレノンの息子ショーン・レノンらとの共作など多くの作品や演奏も残しているプロのミュージシャンでもあります。

中でも、インドや、東南アジアなどアジア地域の民族楽器に強く、様々な演奏が残されています。

そもそも当初のパワーグローブ開発のきっかけも、バーチャルな楽器を作りたかったという動機だったとか。

そう、ふと考えてみれば、様々な楽器というのは、「デバイスについて思考する」、意外な入り口になるのではないでしょうか。

だって、楽器って、すべてインターフェースと共鳴部分の組み合わせですから。そもそも楽器はインフェース部分と、弾く、こする、たたくなど、の部位に分かれ、、、、、、、(この話は長くなるのでこの辺で)。

ギターヒーローしかり、バーチャルなデバイスで楽しめる楽器はもはやすっかりおなじみになりました。

果たしてVRでは何が起きるんでしょうか。

ぜひ、次世代の開発者には、「VRの父」の意を汲んで、あたらしい音楽を生み出すようなVRの開発も期待しております!!

2016年2月19日金曜日

明日のタモリ倶楽部は民族楽器特集

明日のタモリ倶楽部は民族楽器特集があるよう。

舞台は京都コイズミ楽器。





おそらく日本で一番有名な民族楽器店でしょうか。

店内入ってすぐのところに、ジャンベが充実しているので、つかみはおそらくはジャンベから、親指ピアノなんかの扱いやすい小物へ。

「ああ、これね、知ってる〜知ってる」

という流れから雷の音がするサンダードラムや、カエルの形をしたギロや、ちょっとした小物に行って、

最後は、シタールなどの大物楽器みたいな流れかしら。

という、適当予想であります。

画像@yukkuritoneさん提供

2016年2月18日木曜日

音楽が耳についてはなれない!のはどうして?


ふと気がついたら、音楽が耳について離れない!!

誰でも、そんな経験ありますよね。

ちなみにこの現象英語では、耳の中の虫(earworms)というそうです。


[音楽は様々な方法で、脳の中にしまわれている]


音楽は人によって感じ方のまったく違うものです。

ですので、それはそれぞれ個人個人のやり方で脳に記憶されます。

その際に、その時の場所の雰囲気や、身体感覚なども含めて、記憶されます。

これが、大きなキーになります。

たとえば、高校時代のテスト中に聞いていた曲は、その時の、「ストレス」とともに記憶されます。

すると大人になって、なにか「ストレス」を感じた時に、その曲が脳の何処かから再生されるのだそうです。

[脳の無意識の記憶]


これは無意識の記憶というやつで、急に、あ、今日はラーメンが食べたいな!とふと思いついたりするのと同じメカニズムです。

このことにも、その日の天候や(知らず知らずのうちに寒い=ラーメンと結び付けられていたり)、意識せずに視界の端に写った「ラーメン」という文字に脳が知らず知らずのうちに、ラーメンを思い出しているからです。

[文字が出現する前は記憶の手段として音楽を使っていた]


音楽が耳についてはなれない、ということは、逆に言えば人は音楽を通じてそれ以外の様々な情報を記憶することができるということです。

どうして、音楽はこんなにたくさんの情報量を記憶することができるのでしょう。

人類20万年の歴史の中、書き文字ができたのは5000年前に過ぎません。

人間は書き文字ができる以前は、音楽に言葉を載せて、記憶する手がかりにしていたようです。

だからこそ、音楽は、言葉や、その周りの様々な情報とともに、一緒に脳にしまうことができるのでしょう。


2016年2月17日水曜日

俺は毒殺なんてしていない!!濡れ衣だ!モーツァルトとサリエリ


映画「アマデウス」を始めとした様々なモーツァルトとその時代をテーマとした舞台で、必ず悪役に回されるのがアントニオ・サリエリ。


モーツァルトの才能に嫉妬し、嫌がらせしてたあげく毒殺した、とまでされているんですから、サリエリのことをひどいやつだ!と思っている方も多いはず。

ところが昨年(2015年)、そのモーツァルトとサリエリの共作曲が300年の時をへて発見されました。

そして、今週その初演が行われたようです。


共作までするくらいですから仲が悪いのではなくて、どうやら、結構仲が良かった、というか尊敬しあう間柄だったとすら、考えたほうが良さそうです。

「モーツァルト毒殺説」ももともとお話の中だけのことで、歴史家の中では俗説とされていましたが、結局、創作の上でのつくり話だと考えてよいでしょう。

そもそもサリエリはベートーベンや、ツェルニーなどを教えていて結構教育者として、優秀だったようで。

モーツァルトと同時代に目立っていた、というだけで、モーツァルトを神格化させるために、いろいろ悪役にされちゃたというところなんでしょうね。

後世の噂などあてにならないもんです。





2016年2月16日火曜日

ポップミュージックは単純化している。。。のか?




あらゆるものがデータ化されているこのご時世なわけですから、もちろん音楽のデータベースも存在します。

Million Song Dataset

このサーバには1955年からのポップミュージックのデータベースが置かれています。


Echo NestやmusiXmatchといった音楽データサービスからのメタデータも収録されています。

そして、このデータを使って、スペインの人工知能研究者Joan Serraのチームが興味深い研究結果を出しています。




その結論とは。


  1. 音楽はどんどん音が大きくなっている
  2. コードとメロディの組み合わせは単純化している

の2つです。

(音楽のメタデータ、曲調や、テンポ、メロディといった要素をデータ化したもの)




[音圧戦争]


前者については知ってるの方も多いんじゃないでしょうか。

いわゆる、「音圧戦争」と呼ばれるものです。

近年の音楽はラジオや、youtube、プレイヤーなどのいろんな場面で流されます。

ゆっくりステレオに向き合って聞くなんてことはめったに無いでしょう。

そのため、街の雑音や、テレビの中でも少しでも人々の耳をひこうと、ボリュームを徹底的に上げていき、そのために、音源の様々な表情が潰されてしまう。

結果として、単純化していく。これは、いわゆる「マスタリング」と呼ばれるものの手法の変化です。



[コードやメロディの組み合わせが単純化している]


このことについては、筆者も気づいていなかったのですが、コードとメロディに関しては実際バラエティが少なくなっているというデータなのだそうです。

これについては、アーティストと作家、プロデューサーの分業制が少なくなり、比較的単調なものが増えているというのが一つあると思いますし、またそれ以外にも、カラオケの需要で、難しいメロディは避ける傾向や、オーソドックスなもの懐かしいものに対するリスナーの要求もあると思います。



[「単純化」とも言い切れないかも。。。]


さて、という風に、データ上は音楽は単純化しているという意見だったのですが。

実際、音楽の要素は、この論文の根拠となったデータのように、コードや、メロディに判別できるものじゃなくて、音色や、もっと抽象的なものだったりすると思っています。

また、コードと言っても、同じコードでも近年の打ち込みですと、様々な音を入れコードをぼかす、のが一般的で、必ずしもコードという考え方によってはいません。

僕自身も、コードなんて考え方は時代遅れだと思ってますし、現代のプロデューサーはコードがはっきり聞こえちゃうと、ダサい、くらいの意識でいると思います。

より好意的に見ると、過去の形式をいかに破壊するかということに取り組んでいる段階じゃないのかという気がしています。

2016年2月14日日曜日

人工知能の作る音楽、1981年と2014年比べてみよう!

コンピューターは音楽作品を生み出すことができるのか?

というのはずっと技術者の夢であり、音楽家の葛藤であったわけです。

というわけで、ここで二つの1981年と2014年の研究成果を例に出して聞き比べてみましょう。


1981年 David Cope


まずは1981年のカリフォルニア大学の教授で作曲家・科学者のDavid Copeの作成したアルゴリズム。

彼のアルゴリズムは、「バッハ」や「モーツァルト」といった古典的な作曲家の作品を学ばせることで、’それっぽい”音楽を作らせています。

AIの中でもエキスパートシステムもしくはルールベースと呼ばれるアプローチになります。

「この音の後にはこの音が来る」「この和音の後にはこの和音が合う」といった法則を大量に積み重ねていくことで、新しい音楽を生み出すという手法です。


いかがでしょう。

当時はシンセサイザーの音色が貧弱だったこともあり、いかにもコンピューターという感じはしますが、作曲作品自体は、人間の作ったものと区別できないと思います。

バッハの未発表曲、と言われて聞かされたら。。。。。信じてしまうのではないでしょうか。

古典的音楽の制約にのっとった単純なものであれば、1981年の時点でここまで作れたわけです。

2014年 Melomics109


そしてこちらが、2014年のスペイン・マラガ大学にてMelomics109というコンピューターが作り出した音楽です。



いかがでしょうか。。。。。

音色はもちろん、音に強弱があり、場面の構成があり、複雑なリズムがあります。

1981年のものと比べると随分と進化した印象を受けるんじゃないでしょうか。

こちらは遺伝的アルゴリズム(genetic Algorithm)と呼ばれるアプローチで、データの個体ををいくつも用意し、環境に合わせて取捨選択していくというアプローチです。

このMelomics 109は2014年に0Musicというアルバムを発売しています。

ここで全楽曲がMidi,audioの形態でダウンロードでき、Creative Commonsで発表されています。

というわけで、1981年と2014年のアプローチを見てみました。

コンピューターで人間の創造プロセスをモデル化したい、という野望への挑戦は技術者からも音楽家からも、止むことなく続けられるでしょう。

仕事がなくなってしまうことが心配、どんなあたらしい音楽に出会えるか楽しみです。





2016年2月13日土曜日

ランニングや散歩に最適なBGMのテンポとは??

ワークアウトに最適なBGMmpテンポの研究結果が出されていました。

Let's Get Physical: The Psychology of Effective Workout Music


どうやら、ランニングの場合は、


  • ゆっくり 140-150 (BPM)
  • 普通 150-160
  • 早足 160-175


歩きの場合は 

  • ゆっくり 100-110
  • 普通 110-125
  • 早足 125-135

が最適のようです。

ランニングや、散歩に備えて、テンポごとにプレイヤーの中の音楽を整理しておくのも良さそうですね!

2016年2月12日金曜日

まだまだ未解明なフロンティア!「音楽」の謎。



今まで未解明だった「音楽」が脳で処理されるメカニズムが明らかに

というマサチューセッツ工科大学の研究発表の記事が出ていました。

記事自体は

「音楽と話し声とは処理する脳の場所が違う」

「会話以前に音楽があった」

まあそうでしょう、と思える内容です。

それ以外にも実は音楽は謎の宝庫なのです。

心理学・認知科学的な見地からも、人類学的な見地からもまだまだわからないことだらけです。

[音楽は謎の宝庫]


例をあげれば、こんな未知の議題が沢山あります。

  • 音楽の認知は先天的なものか後天的なものか

音楽を楽しい、と思うのは人間本来の性質のものなのか、それとも教育や文化的生活の中で身につくものなのか。。
それは母国語のように、小さい頃に身につけて、もう一生変わらないものなのか。
(大人になってから言語を勉強しても、母国語のように流暢にはならないと同じように。)

  • 何を持って、楽しいメロディ、と悲しいメロディを判断しているか。

もし、これも人々の好みではなく、人間の普遍的なもの、だとするならば文化によって、音楽の好みが違うのはなぜでしょうか。

  • 現在発見されている音階が最も最適な回答なのか。

西洋音楽の12音階というのは、一番、「取り回しが」(合奏や、転調に向いている)
良いだけで、実は周波数的に言うと、若干「濁った」音です。その濁りをなくした、純正律という音階が別にありますし、それ以外にも、アラビアや東洋など文化によって12音階じゃないところはいくらでもあります。
どうも、われわれは、歴史の中でできた一つの形式だけを「音楽の基本」だと思いすぎているんじゃないか?

それ以外にも、

  • 言語と音楽どちらが、先に出てきたものか?
  • 音楽に言葉を乗せた時に説得力が増すメカニズムは脳のどのような働きによるものか?(宗教とかは明らかにそれを利用してますね)
  • 人間が音楽を創造する仕組みはどういったものか?それをモデル化できるのか??

などなど、わからないことだらけです。


[音楽+何か、がキーワード]


音楽と脳、音楽と歴史、音楽とコンピューターなど様々な分野で音楽の謎を解く研究が今日も行われています。

興味があれば、音楽心理学、感性情報処理、といった分野是非覗いてみてください。



2016年2月11日木曜日

航空チケット検索sky scannerのおすすめ使い方-空欄検索

世界中のいろいろな航空会社や、Expedia 、JTBなどのチケット予約サービスの中から、あらゆる航空券を一括で検索してくれる航空券検索サービスのスカイスキャナー


最安値のチケットを探すのに最も便利で、多く旅をする人にはおなじみのサービスな訳ですが、このサービスで面白いのが、目的地を空欄で検索できること。

目的地を空欄のままで検索すると、どこへ行くと大体いくらくらいなのか目安をずらっと出してくれるので、チケットを買うだけでなく、旅行先を決めるときにもおすすめですよ!




2016年2月10日水曜日

未来をより自由に生きるために。スラッシャーを目指してみては?




(フリーランスからスラッシャーへ)

近年、ライフスタイルとして注目を浴びるようになったパラレルキャリア、ダブルワーク、などのワークスタイル。

そういう風に複数の職業を兼ねる人のことを「スラッシャー」と呼ぶそうです。

たとえば、

シェフ/デザイナー
アーティスト/エンジニア
弁護士/ライター

この間に入る ‘/' をとってスラッシャー。

さらには、子育て/教育者、なんていうのもありそうですね。

キャリアを広げる手段だったり、より多くのインカムを求めて、人生の充実だったり、だったり、
いま、様々な理由で、「スラッシャー」になる人が増えています。

一つのことに従事して、20年かけて一人前なんて考えがあったのは昔のこと。

以前に、10年後になくなってしまう職業というのが発表されて話題になりましたが、



10年どころではありません。私たちは一つの職業が5年後、いや三年後にだって存在しているかわからない時代に生きています

そんな世界で、一つの仕事だけに従事するのは実はむしろ大きなリスクだったりもするのです

それに、二つの分野に精通していると、それぞれの知識を掛け合わせて、独自の領域の強みができたり、両方の分野の人脈があったり、とたくさんのメリットがあります。

この先、社会の仕組みは、いまよりもずっと激しい速度で変わっていきます。

どんなことがあっても対応できる、柔軟さを身に付けるために、複数の得意分野、『わたしは「これ」と「これ」』と言えるように、一流の「スラッシャー」を目指すのは如何でしょう。

とっても不思議な音楽の国、スウェーデン

世界第三の音楽大国



アメリカの音楽は世界中の人が聞いていますよね。英国もそう。

ビールトルズだって、マイケルジャクソンだって、世界中に輸出されている。

当然、この二カ国が、音楽輸出のトップ2なのですが、3番目は知っていますか・・・??

日本?いいえ。

日本は確かに音楽産業は米国に次いで世界2位という巨大マーケットです。

でも輸出という意味では存在感はまだまだ。

答えは「スウェーデン」です。

Abbaや90年代に一斉を風靡したスウェディッシュポップ、それにメタルやハードロックも多く、ヨーロッパの小国ながら、独特な存在感をはなっています。

音楽大国の不思議な著作権意識


さて、この音楽大国のスウェーデンはどうも不思議な国で、音楽意識に関しても最先端をいっているいってもいいでしょう。

それは、著作権や音楽のあり方に対する考え方。

もともとスウェーデンでは、不良少年の更生にバンドをやらせるなど、社会の中で音楽が深く根づいていました。

そして、現在、AWA musicやline musicなどで話題の聞き放題型、サブスクリプションシステムをいち早く取り入れた、spotifyを生んだのがこの国です。

また同時に悪名高きP2P(違法ダウンロードの温床となった) pirates bayを生んだのもこの国です。

さらに、「海賊党」という著作権のフリー化をうたった不思議な政党(自民党とか民主党とかいう意味の政党です)を生んだのもこの国です。

P2Pとストリーミングサービス、矛盾するようで同居するアイディアが同時に生まれる面白い隠れた音楽大国スウェーデンでした。






2016年2月8日月曜日

さよならspritebuilder

スマートフォン開発フレームワークのひとつspritebuilder

objective-C+COcos-2D(物理エンジン)での開発をとても楽にしてくれる専用フレームワークです。


個人的にはカラフルで軽く使いやすく,ネイティブコードでそのままかけるので、とても好きなツールの一つです。

また、別途apportableというコンパイラと組み合わせることで、iOSで開発したものを一気に、Androidに変換できるという優れもの。

2014年にはGoogle Ventures から500万ドルを集めたというニュースも出ていて、さあこれから!という感じ、

、、、、だったのですが、、、、

どうやらいつのまにかapportableの開発が止まってしまった模様。

UnityやCocos Studioに移っていくしかないですね。

ほぼ同時開発を求められる現在ではクラスプラットフォーム対応でないツールを使うというのは現在のシーンではそれ自体がかなりリスクにですし。。。


期待してたベンチャーだっただけに残念。





2016年2月7日日曜日

ベーシックインカムと(BI)はAIの利益をシェアするもの

こんな記事が出てました。

毎月30万円 BI制度うらやましい?(R25)

30万といってもスイスは物価が違うので、日本だと15万円くらいの感覚ですかね。
さてこのベーシックインカム (以後BI)導入実現すればかなり大きな社会実験になりそうです。

フィンランドやオランダでも同様の議論があり、スイスに限らずどこかしら、ヨーロッパ先進国ででのBIの導入は近いうちにスタートしそうです。

(そもそももともと産油国ではBIに近いような部分がありましたが、、、、、教育・医療費、無料、医療費も無料電気ガス水道全て無料のドバイとか。)

さて結局このBIの話をすると必ずコツコツ働いたほうが、、、、労働意欲が、、、
とかみたいな話になりますが、それはナンセンスな話。なぜナンセンスなのか。


[BIはAIの利益をシェアするもの]


そもそも、このBIは基本的にこれから、AI(人工知能)やロボット化によって得られる利益を資本家に独占させずに、皆に分配する手段になるべきなのです。

いまは、最低限の衣食住には、ある程度のお金がかかる。誰かが働いて、食べ物を作り、着るものを作る必要があります。

それはたとえば、日本なら10、15万円だったりするわけです。

これを通常はある程度の労働に従事することで、手に入れられるようになっています。

日本でいえば、サラリーマンの場合月給20から7、80万円くらいでしょうか、ほどよくこの最低ラインはクリアするようになっています。

ところが、これが今後、AIやロボット化によって、格段のコストダウンが起きたらどうでしょう。

たとえば、1つ百円のパンを手にいいれる場合。

小麦を収穫し、工場で作られ、箱づめされ、トラックで、輸送されます。

その上で、農家・工場・輸送などではたらく関係者の利益を乗せて100円という費用がつけられます。

ところがこれが、機械化ロボット化により、大幅なコストダウンがおこり、只に近い値段で作られるようになったらどうでしょう。

ひょっとしたらいままで1個あたり百円かかっていたのが、電気代だけで、1円で作れるようになるかもしれません。

その場合、そこから得られる利益、100円-1円となった99円はいったいどこに行くのでしょうか?

多くの場合ロボットを所持する資本家のところに行くことになります。

つまり、AI化・ロボット化により、資本家は多くの利益を得る一方で、工場で働いていた多くの人々は職を失い、よりお金を稼げなくなります。

日常に必要な10、15万円を稼ぐのも大変なことになり、生活が成り立たなくなるでしょう。
労働者の生活が成り立たなくなるということは、全体の社会が成り立たなくなることです。

まあ、これが、いわゆる格差社会と言われるものなんですが、これを是正するためにBIは多くの役目をはたすことになるはずです。



[BIは怠け者の論理、ではない]


コツコツ働くことが過剰に美徳とされがちな日本社会では、本当のBI議論が始まるのはもう少しかかりそうです。

またAI、ロボット化と同時に、あればいいものだとも思うので、日本の場合は大急ぎでBI取り入れる必要はないでしょう。

ただ、BIは怠け者や仕事のできない奴らを甘やかすだけだ、という見方からはそろそろ卒業しても良いのではないでしょうか。

やがて、24時間休みなく働く、ロボットに比べたら人間なんてみんな怠け者で生産性の低いもの、という風になっていくのですから。
































2016年2月6日土曜日

VR元年、世の中はどう変わる?

[VR元年なのか?]

2016年、VR(バーチャルリアリティ元年)と呼ぶ声も多くなってきたようです。

こういう**元年みたいなものは、後から振り返って、「あーあの時が元年だったね〜」みたいな感じでわかってくるものですよね。

なので、今年が元年となるのか、それとももう少し後になるのかまだ先になってみないとわかりませんが、VRの爆発的普及まで少なくともかなり近づいてきたんじゃないでしょうか。 

というわけで、これからどうなるのか、考えてみました。

[VR滞在時間の増加]

ネット黎明期より、今までインターネット滞在時間はぐんぐんと伸び、今では、1日の大半をオンラインで過ごすという人も珍しくないですよね。

同じようなことがVRでも起こってきます。

最初は、一部の人が1日数時間だけゲームをやってみるという程度の利用法になるとは思いますが、やがて、教育や医療などでもその利用法は増加し、生活の一部になっていくでしょう。


[世界はどういうことが起こる?]


もし、そんな世の中になったらどんなことが起きるのでしょう?


  • VRエンタテインメント・産業

旅行、ライブなどのエンタメはもちろん教育・医療、セックス産業、など現実世界で代換え可能なものから変わっていく、と予想されます。

  • 仮想世界技術者の不足
仮想世界にはひとつ問題があり、それは仮想世界の構築にはひたすら工数(手間)がかかるということ。

もし、人間がVR世界に生きる時間が増えていくと、仮想世界を作る人間がどんどん不足していきます。

ここにはかならず大きな技術的なブレイクスルーか必要になるでしょう。

人工知能が仮想空間をどんどん構築していく、といったような解決策が必要になります。

現時点では、こんな風に仮想世界から仮想世界を構築するのもありかもしれません。



  • 現実の貴重・希少化
バーチャルでは体験できないものが、より希少価値を持つようになります。VRで楽しめるものはより、低価格化、気軽に手に入れられるようになりますが、逆に現実なものは、希少化し、普通の人の手の届かないものになってしまうかもしれません。

たとえば、選ばれたお金持ちのみが、本当の海外旅行ができるが、普通の人はバーチャルで満足・我慢する、といったような世界です


[結論]



そんなSFみたいなことはまだまだ先のことかも、と思うかもしれませんが、技術というのはいつでも人の予想を裏切って、進化するものです。

仮想世界が現実世界を凌駕するなんて時代は以外とすぐ来るような気がします。









2016年2月4日木曜日

謎歌詞「私が芸者なら、彼は侍よ。だって、タイ語を話すから???」


(途中から再生されます)

Nicki Minaj という人のYour loveという曲

「私が芸者なら、彼は侍よ」という繰り返されるフレーズが

実にアホっぽいラブソングなんですが、
その中にこんなフレーズがありまして、

「Anyway I think I met him in the Sky
When I was a Geisha he was a Samurai
Somehow I understood him when he spoke Thai」

「まあとにかく、彼には空の上で出会ったわ。
私が芸者なら、彼は侍なの
彼が、タイ語を喋ったからわかったの。」

。。。。侍はタイ関係ない!!!

まあ、日本人と見たら、ワイ(タイ風の合掌)をしてくる人も結構いるので、そのあたりはごっちゃになってて不思議ではないですが。

そのあと、
Never spoke lies and he never broke fly

と続くので

sky,Samurai,Thai,flyでたぶん韻を踏みたかったんだとは思うけど。。。。


音楽スタジオのAirBnB??

AirBnBのように音楽スタジオを貸し出すサービスとのこと。

studiotime.io

the fader(英語)



こじんまりとした個人の宅録スタジオやビンテージシンセが売りのベッドルームスタジオ。レコーディング機材が不安なく一通り揃った商用スタジオも登録されています。

普段は商用利用されていないスタジオや、部外者お断りのレコード会社やアーティストが持っているスタジオが1日だけ貸したりするのも面白そうですね。

1日300$〜400$といったところが相場のようですが、時間貸しもあるみたい。

場所は、NYやロスを中心に、ベルリンや、ロンドンなどが登録されていました。

東京はまだないようですね。

本家AirBnbの方でも時々音楽家向けの部屋なんてのを見かけることがありますが、スタジオ専門というのはまた変わった切り口だなあとおもいました。




久々に大当たりバンドを発見! Great Good Fine Ok

Great Good Fine Okというなんとも人を食ったような名前のこのバンド。

NY出身の二人組シンセポップユニット。

まあこれを聞いてみてください。


どうでしょう?グッときましたか?グッときませんか?

この手のシンセロックユニットもここ数年しっかり市民権を得た感じがありますが、

この、Great Good Fine Ok、ボーカルにはPassion Pitのような軽やかさとセクシーさがあり、

Gang gang danceのように退廃的すぎる世界ではなく、

Royksoppよりも明るくさわやかで、

Hot Chipよりも難しいことを考えない、ややこしくない感じ。

そんな感じです。



2016年2月1日月曜日

人工知能は「まだ」こわくない。人工知能は代用知能?

「囲碁の謎」を解いたグーグルの超知能は、人工知能の進化を10年早めた

当分人間に機械は勝てない、と言われていた碁の世界で、人工知能はついに人間を破りました、というニュース、が最近駆け巡りました。

また、

googleの機械学習システムのインパクトは??



でも書きましたが、tensorflowやIBMのワトソンのように、エンジニア諸氏にとってはかなり身近に使える人工知能がふえてきました。

それ以外にも、もうすぐ人工知能が巷の職の50%を奪う、だとかいろんなところで人工知能について耳にする昨今です。


そんなことを聞くと、いますぐにでも、自分で考えるロボットがでてきて、なんでも解決してくれる、、、、どころか、友達になれたりする、、、なんてイメージがありますが。

ドラえもんや鉄腕アトムのような人工知能が発生するのはおそらくもう少し時間がかかりそう。

「人工知能は誤訳なのでは??」


そもそも英語ででいうところの「artificial inteligence」は「人工知能」とよんでいいのかどうかという疑問すらあります。

artificialには人工以外にも「模造の」とか「代用の」なんて意味があります。

「人工知能」ではなく「代用知能」なんて言い方をすると、、、、、

ほら、だいぶイメージが変わってくるでしょう?

現在の人工知能は、人工知能というよりも、代用知能に近いものだと思った方が良いです。

人工知能の移り変わりを歴史的に見ていきますと、コンピューターの歴史に伴い、


  • ルールベース(エキスパートシステム)
  • 大量のデータを基にしたアプローチ
  • ディープラーニング(ニューラルネットワーク)


というふうに順に変わってきました。

(筆者が学生時代はたいていlispという言語でやっていましたが、いまはもう見なくなりましたね。)

現在の花形は最後の「ディープラーニング」と言うやつになります。

どれも基本的には、過去の外界のデータが存在して、それをどうやって分析して、新しい事情に対処させるかというテクニックになります。

「感情」や「ひらめき」をどうするか


そして、一貫して言えることは、結局、「感情」や「ひらめき」を、どう扱うかというところに関しては解決法が提示されていないってことなのです。


それが解決しない限り、「人工知能」はあくまでも、「代用知能」にすぎない、のではないでしょうか。

過度に恐れたり、過度に期待をしてもいけません。


で、その分野で興味深いのが、芸術と人工知能の研究です。

つづく。

2016年1月31日日曜日

ミャンマー国会さよならパーティー

先日史上初の国民総選挙が行われアウンサンスーチーさん率いるNLDが政権を取ることとなったミャンマー。

前政権主導による、最後の国会の閉幕の様子です。

カラオケとダンスで、軍事政権ともお別れ、アウンサンスーチーさん率いるNLDに政権が移譲されます。



軍事政権と言われるものの、ここ数年は開放路線で、評価も高かった、ティン・セインのSPDCに対して、政治手腕は現在まだ疑問符もつくアウンサンスーチー。

なんやかやと、こういった政権の移譲時はゴタゴタしがちなものなのですが、こんな感じで、和やかに、政権移譲が行われたのはミャンマーらしくてとても良いことかと思います。

ここのところ、毎年行くたびに様子が変わるミャンマー。今年はまた街の様子が変わっているのかなーと思います。

木を切りたい時に便利なiphone ケース

急に木を切断したくなったり、ネジを回したくなった!!!

でも、道具はスマホしかない。そんなことよくありますよね。

そんなとき便利なのがこのiPhoneケース!

なんと、iPhoneケースがノコギリに!ドライバーに!!

task one G3iphonecase







......


偶然見つけたアホなiphoneケースだったので書いてみました。


ちなみにぼくの愛用はこちら↓
ものすごい丈夫で何度おとしても壊れません。
(しょっちゅう落とすので)