人工知能演奏のダイナミクス（強弱）、タイミング

演奏のダイナミクス（強弱）・タイミングを人工知能（ディープラーニング）で作成
する実験が magentaで発表されていました。

Mp3ファイル - クリックで再生されます。

今度のモデルは音のピッチだけじゃなく、強弱やタイミングも考慮してくれます。

仕組みはシンプルでMIDI鍵盤128通りのノートオフとノートオンに加えて、どれくらい前後にずれているか(100パターン)、どれくらいのボリュームの強弱があるか(32パターン)を、学習させています。

デモサウンドを聞く限りではかなりピアノ演奏としてのリアル感さが感じられるのではないでしょうか。

（しかし同じモデルを使っても筆者はこんないい感じに作曲できない！！！、細かいパラメーターの設定か、、学習モデルか、、個人的にもまだ研究が必要のようです。。。。）

Magentaは「MIDI」をベースに作曲するので、どうしてもそのままだとダイナミクスや、揺らぎについても考慮してやらないと、「観賞用」としてはベタベタの”人工的なサウンド”になってしまう傾向にあります。（反面、作曲補助という意味では、問題ないのですが、、、）

今回の発表はその解決に一石を投じたと言えます。


参考資料:

Ian Simon and Sageev Oore. "Performance RNN: Generating Music with Expressive
Timing and Dynamics." Magenta Blog, 2017.
https://magenta.tensorflow.org/performance-rnn