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「2023年のトップ12のAI音楽生成器」

AI音楽生成は、人工知能の技術を使用して音楽を生成するプロセスです。AIのアルゴリズムは、既存の音楽からパターン、構造、スタイルを調査することによって、新しいトラックの作品を自律的に生成することができます。この技術は、音楽の作曲、制作、楽しむ方法を革新する可能性があります。AI音楽技術は、革新的な機会を探求するための多くの構造とツールを持つ急速に進化する分野です。 AI音楽生成とは何ですか？ AI音楽生成は、人工知能（AI）の技術を使用して音楽を生成することを指します。これには、既存の音楽の大規模なデータセットに対してアルゴリズムを訓練し、パターン、構造、スタイルを分析する作業が含まれます。訓練されたアルゴリズムは、しばしば直接的な人間の介入なしで、メロディやハーモニーから完全なトラックまで、オーセンティックな音楽作品を生成することができます。AI音楽生成は、音楽の創造性を高め、作曲家やプロデューサーを支援し、新しい音楽のアイデアを探求するのに貢献することができます。さらに読む：AIによる音楽生成の世界を探索するトップ12のAI音楽生成ツール 1. MusicLM – Googleのテキストから音楽を生成するツール MusicLMは、Google AIによって開発されたテキストから音楽を生成するAI音楽生成モデルです。このモデルは、ユーザーが提供した説明に基づいてオリジナルで本物の音楽を生成することを目的としています。このAI音楽生成ツールは、ユーザーが提供した説明に音楽形式で応答することができます。特徴この音楽AI生成ツールは、テキストやコードの大量の分析に優れた大規模言語モデルに基づいています。単語や文の間のパターンや関係を認識する能力があります。価格の詳細利用は無料ですが、登録が必要であり、需要が高いため、利用可能なアクセスが提供されます。ステップガイド Google Labにアクセスするには、https://labs.withgoogle.com を訪問します。自国でウェブサイトが利用できない場合は、代わりにVPNを使用します。ホームページでMusicLMをクリックします。生成したい音楽の説明を入力バーに追加します。入力データを入力した後、AIツールが制御を引き継ぎ、要求された音楽を生成します。…

AudioLDM 2, でも速くなりました ⚡️

AudioLDM 2は、Haohe Liuらによる「AudioLDM 2: Learning Holistic Audio Generation with Self-supervised Pretraining」で提案されました。AudioLDM 2は、テキストプロンプトを入力として受け取り、対応するオーディオを予測します。リアルな音効、人の声、音楽を生成することができます。生成されるオーディオは高品質ですが、元の実装での推論の実行は非常に遅いです。10秒のオーディオサンプルを生成するのに30秒以上かかります。これは、深いマルチステージのモデリングアプローチ、大きなチェックポイントサイズ、最適化されていないコードなど、複数の要素の組み合わせによるものです。このブログ記事では、Hugging Faceの🧨 Diffusersライブラリを使用してAudioLDM 2を使用する方法を紹介し、半精度、フラッシュアテンション、コンパイルなどのコードの最適化、スケジューラの選択、ネガティブプロンプティングなどのモデルの最適化を探求します。その結果、推論時間を10倍以上短縮でき、出力オーディオの品質の低下は最小限です。ブログ記事には、コードはすべて含まれていますが、説明は少なめです。最後まで読んでください。わずか1秒で10秒のオーディオサンプルを生成する方法がわかります！モデルの概要 Stable Diffusionに触発され、AudioLDM 2はテキストからオーディオへの潜在的な拡散モデル（LDM）であり、テキストの埋め込みから連続的なオーディオ表現を学習します。全体の生成プロセスは以下のように要約されます：テキスト入力x\boldsymbol{x}xを与えると、2つのテキストエンコーダーモデルが使用され、テキストの埋め込みが計算されます：CLAPのテキストブランチとFlan-T5のテキストエンコーダー…

ディープラーニングのためのPythonとC++による自動微分

このストーリーでは、トレーニングループ中にパラメータの勾配を自動的に計算する現代のディープラーニングフレームワークの機能である自動微分を探求しますこのストーリーでは、これを紹介します...

生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングの基本原則

導入この記事では、生成型AIにおけるChatGPTプロンプトエンジニアリングについて説明します。ChatGPTは2022年11月以来、技術者や非技術者の間で最も話題となっているトピックの一つです。これは知的な会話の一形態であり、知的な会話の時代の幕開けを示しています。科学、芸術、商業、スポーツなど、ほぼ何でも尋ねることができ、それらの質問に答えを得ることができます。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 ChatGPT Chat Generative Pre-trained Transformer、通常はChatGPTとして知られているものは、ユーザープロンプトに基づいて新しいテキストを生成する役割を示すChat Generative Pre-trained Transformerの頭字語です。この会話フレームワークは、オリジナルのコンテンツを作成するために広範なデータセットでのトレーニングを行います。Sam AltmanのOpenAIは、ChatGPTによって示されるように、最も重要な言語モデルの一つを開発したとされています。この素晴らしいツールは、テキスト生成、翻訳、要約のタスクを容易に実行することができます。これはGPTの3番目のバージョンです。ChatGPTの使い方はほとんどの人が知っているため、インターフェースや操作方法などについては議論しません。しかし、LLMについては議論します。プロンプトエンジニアリングとは何ですか？生成型AIにおけるプロンプトエンジニアリングは、AI言語モデルの能力を活用する高度なツールです。これにより、モデルに明確で具体的な指示が与えられ、言語モデルのパフォーマンスが最適化されます。指示を与える例は以下の通りです。モデルに明示的な指示を与えることは、回答を正確にするために有益です。例 – 99 * 555は何ですか？「回答が正確であることを確認してください」という指示は、「99 * 555は何ですか？」よりも良いです。大規模言語モデル（LLM） LLMは、自己教師あり学習技術を用いて、大量のデータに対してニューラルネットワークの技術を適用して、人間らしいテキストを生成するAIベースのアルゴリズムです。OpenAIのChat GPTやGoogleのBERTなどがLLMの例です。LLMには2つのタイプがあります。…

「トップのローコード/ノーコードAIツール（2023年9月）」

低コードおよびノーコードのAIツールとプラットフォームの台頭により、機械学習を新たな方法で活用するアプリケーションが開発されています。AIを使用することで、販売とマーケティングの連携をより良く調整するためのウェブサービスや顧客向けアプリを作成することができます。低コードおよびノーコードのソリューションを活用するためには、最小限のコーディングの知識が必要です。コーディングの必要性がほとんどない人工知能技術は、コンピュータサイエンスにおける長年の目標を反映しています。ノーコードは、コードを1行も書かずにソフトウェアを実装するソフトウェア設計システムです。同時に、低コードは、コーディングをほとんど行わずに迅速なアプリケーションの提供を促進するソフトウェア開発技術であり、低コードプラットフォームは、GUIインターフェースを使用してアプリのビジュアル開発を可能にするソフトウェアツールです。このAIツールはコーディングの必要がなく、シンプルなドラッグアンドドロップインターフェースで使用することができます。AIアプリケーションのためのコードフリーまたは低コードの開発環境です。主要な低コードおよびノーコードのAIツールは次のとおりです： MakeML MakeMLを使用して、オブジェクトの識別とセグメンテーションのための機械学習モデルを手動でコーディングすることなく生成することができます。大規模なデータセットの作成と効率的な管理のプロセスを簡素化します。MLモデルをアクションに準備するだけでなく、それらをテストすることもできます。MakeMLは、わずか数時間でAIソフトウェアを構築し、コンピュータビジョンを社内の問題に適用するためのオンラインリソースです。ビデオチュートリアルもモバイルデバイスで利用でき、機械学習をマスターするのに役立ちます。MakeMLの熟練したプロフェッショナルが、コンピュータビジョンソリューションの開発と製品への統合をサポートします。単一のGPUクラウドトレーニングと限られたデータセットのインポート/エクスポートが無料で提供されます。 Obviously AI Obviously AIの機械学習プラットフォームを使用すると、数分で正確な予測を行うことができ、コーディングの知識は必要ありません。これにより、マウスクリックひとつで機械学習アルゴリズムを作成し、その結果を予測することができます。データダイアログを使用してデータセットを追加のコードなしで変更し、MLモデルを組織全体で配布または展示することもできます。低コードAPIを使用することで、誰でもアルゴリズムを使用して予測を行い、それらの予測を実世界のアプリケーションに組み込むことができます。さらに、Obviously AIでは、効率を損なうことなく最新のアルゴリズムと技術にアクセスできます。収益予測、サプライチェーン計画、ターゲット広告などに使用することができます。リードコンバージョン、動的価格設定、ローンの返済などの結果もリアルタイムで予測できます。 SuperAnnotate SuperAnnotateを使用して、AIに関連するタスク用のスーパーデータを作成します。これは、アノテーション、管理、およびバージョン管理に関する「グラウンドトゥルー」データのエンドツーエンドのシステムです。包括的なツールキット、トップクラスのアノテーションサービス、堅牢なデータ管理システムにより、AIパイプラインを3〜5倍速くスケーリングおよび自動化することができます。業界をリードするサービスとソフトウェアを使用して、ビデオ、テキスト、イメージの高スループットデータアノテーションを実行し、高品質なデータセットを作成します。プロジェクト管理ツールとチームワークにより、モデルのフィールドでの成功を支援します。効果的なアノテーションワークフローを設定し、プロジェクトの品質を管理し、チームとのアップデートを共有し、SuperAnnotateを使用することで注釈プロセスをスピードアップすることができます。 Teachable Machine Teachable Machineを使用すると、コンピュータに音声、ジェスチャー、写真を認識させ、それに応答させることができます。コードを書く必要がなく、迅速に堅牢な機械学習モデルを作成し、アプリケーションやウェブサイトに統合することができます。Teachable Machineは、広範に使用できる機械学習モデルの開発を可能にするWebベースの低コード機械学習プラットフォームです。コンピュータに何か新しいことを教えるために、例を収集して適切なクラスに整理する必要があります。学習機としてコンピュータを試してからすぐにテストにかけることができます。モデルをオンラインプロジェクトで使用したり、モデルをオンラインでホストしたり、ダウンロード可能なファイルとして配布することもできます。そして、最も良い部分は、モデルが完全にローカルでデバイス上で動作するため、オーディオやビデオがいかなる時点でもシステムを離れることはありません。ファイル、カメラ、短い音声サンプルを使用して写真や体の向きを分類することが簡単です。 AppleのCreate ML MacでのMLモデルの教育とトレーニングに革新的なアプローチを見つけましょう。AppleのCreate MLを使用すると、効率的なMLモデルの作成とMacでのトレーニングを容易に行うことができます。1つのプロジェクトで、ユニークなデータセットを持つ複数のモデルを同時にトレーニングすることができます。また、Mac上のモデルの速度を向上させるために外部グラフィックス処理ユニットが含まれています。一時停止や再生の再開などのオプションでワークアウトを管理できます。評価セットによってモデルのパフォーマンスを確認することができます。重要なKPIや相互関係を分析して、将来のモデルの改善に役立つさまざまなユースケース、展望、投資を見つけることができます。iPhoneのカメラを使用して、連続プレビューでモデルのパフォーマンスを試すこともできます。ハードウェアアクセラレータを使用してMac上でモデルをより迅速にトレーニングすることができます。Create MLではさまざまな種類のモデルを作成することができます。モデルの種類には画像、映画、音楽、スピーチ、テキスト、テーブルなどがあります。その後、新しい情報と設定を使用してコンピュータをトレーニングすることができます。 PyCaret PyCaretは、低コードの機械学習プラットフォームであるため、Pythonでの機械学習ワークフローを自動化することができます。この基本的で直感的な機械学習ライブラリを使用すると、データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの説明可能性、MLOps、探索的データ分析などの分析により多くの時間を費やすことができ、コードの記述にはそれほど時間を費やす必要はありません。PyCaretはモジュール化されており、異なるモデルがさまざまな機械学習操作を実行することができます。ここでは、関数はある手順に従ってジョブを実行するプロセスの集合です。PyCaretを使用すると、ほとんどの人が完全な低コードの機械学習ソリューションを作成することができます。学習のためのクイックスタートガイド、ブログ、動画、オンラインフォーラムなどがすべて利用可能です。基本的なMLアプリを作成し、モデルを迅速にトレーニングし、分析と改善の後に即座にREST…

2023年9月にチェックすべき40以上のクールなAIツール

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイク動画や画像を作成したい人向けのAIベースのツールです。ビデオ、画像、ミーム、昔の映画、GIFなどをリフェイスして簡単にコンテンツを作成することができます。アプリにはコンテンツの制限はないため、ユーザーはどんなコンテンツの素材でもアップロードできます。さらに、初めて製品の購読ユーザーになると50％割引が適用されます。 Aragon Aragonを使用して、驚くべきプロフェッショナルなヘッドショットを手軽に作成しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成します！写真スタジオの予約やドレスアップの手間を省いてください。写真の編集と修正を迅速に行い、数日後ではなくすぐに手に入れましょう。次の仕事を手に入れるためのアドバンテージとなるHD画像40枚を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiを使用して、広告とソーシャルメディアの力を最大限に引き出しましょう。数秒で生成される高変換率の広告とソーシャルメディア投稿によって、創造的な作業に何時間も費やす必要はありません。AdCreative.aiで成功を最大化し、努力を最小限に抑えましょう。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostingerは、すべてのウェブサイトオーナーに最適なAIウェブサイトビルダーを作成するための最先端の人工知能エンジンの力を活用しています。このビルダーは、デザインプロセスを案内し、ニーズに合わせたレイアウト、カラースキーム、コンテンツ配置を提案します。あらゆるデバイスに対応したレスポンシブデザインを維持しながら、細部のカスタマイズの自由を享受しましょう。 Otter AI 人工知能を使用して、Otter.AIは共有可能で検索可能、アクセス可能、安全な会議のメモのリアルタイムトランスクリプトをユーザーに提供します。音声を記録し、メモを取り、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、高度なAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成や変更など、ユーザーをサポートする堅牢な生成AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを合理化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化して改善します。 Codium AI 忙しい開発者のための意味のあるテストを生成します。CodiumAIを使用すると、IDE内で提案される非自明なテスト（自明なテストもあります！）を簡単に取得できます。スマートにコードを書き、価値を創出し、プッシュする際の自信を持ちましょう。CodiumAIを使用すると、開発者はより迅速かつ自信を持ってイノベーションし、コードのテストと分析に費やす時間を節約することができます。思った通りにコードを書きましょう。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワードのプレゼンテーションツールで、オンラインコンテンツの作成を簡素化します。数秒でプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成しましょう。 SaneBox AIは未来ですが、SaneBoxでは過去12年以上にわたってAIがメールを成功裏に支えてきました。平均ユーザーは、インボックスの管理に週に3時間以上の時間を節約しています。…

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「2023年のトップ12のAI音楽生成器」

AudioLDM 2, でも速くなりました ⚡️

ディープラーニングのためのPythonとC++による自動微分

生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングの基本原則

「トップのローコード/ノーコードAIツール（2023年9月）」

2023年9月にチェックすべき40以上のクールなAIツール

「競合するアジェンダがオンラインコンテンツのモデレーションの取り組みを乱す」

「研究によると、YouTube広告が子どもたちのオンライン追跡を引き起こした可能性がある」と言われています

私たちが知っていることを蒸留する

「ダークウェブを照らす」

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