「AIとともに音楽生成の世界を探索する」

Exploring the world of music generation with AI

はじめに

AIを利用した音楽生成は、音楽の制作と楽しみ方を変革する貴重な分野として重要性を増しています。このプロジェクトでは、音楽創造に人工知能を活用する背景と目的を紹介します。AIアルゴリズムを使用して音楽を生成するプロセスとその潜在能力を探求することを目指しています。

私たちのプロジェクトは、音楽作曲を支援するAI技術を理解し、実装することに焦点を当てています。AIは、特別な数学的ルールを使用して音楽のパターン、リズム、構造を理解し、学習した内容に基づいて新しい曲を作成することができます。音楽データをモデルにトレーニングすることで、AIシステムが新しいオリジナル作品を学習し、生成できるようにします。また、特にMetaのMusicGenを重点的に取り上げ、AIによって生成された音楽の最近の進展も検討します。

音楽生成におけるAIの範囲を探求することで、この革新的な技術の可能性を探求するために、ミュージシャン、研究者、音楽愛好家をインスピレーションを与えることをこのプロジェクトの目的としています。一緒に、AIが生成できるメロディーを明らかにするために、この音楽の冒険に乗り出しましょう。

学習目標

このプロジェクトに取り組むことで、新しい技術スキルを身につけ、AIアルゴリズムを実装して革新的なアプリケーションを構築する方法についての理解を得ることができます。このプロジェクトの終わりまでに、次のことを達成することができます。

  1. 音楽作成に人工知能がどのように活用されるかを理解します。音楽作曲のためにAIモデルをトレーニングするために使用される基本的な概念や技術を学びます。
  2. AIモデルのトレーニングに必要な関連する音楽データを収集し、準備する方法を学びます。SpotifyのBasic Pitchなどのツールを使用して、.mp3ファイルを収集し、MIDIファイルに変換する方法を発見します。
  3. 音楽生成のためのAIモデルの構築に関わる手順についても理解します。さらに、このタスクに適したモデルアーキテクチャとその関連性について学び、エポック数やバッチサイズの決定を含むモデルのトレーニングにおける実践的な経験を得ます。
  4. トレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価する方法を見つけます。その後、生成された音楽の品質を分析し、モデルの効果を評価し、改善のための領域を特定するためにメトリックスを評価する方法を学びます。
  5. 最後に、トレーニングされたAIモデルを使用して新しい音楽作品を生成するプロセスを探求します。

この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。

プロジェクトの説明

このプロジェクトの目的は、AIを使用した音楽生成の魅力的な領域を探求することです。機械学習アルゴリズムを活用することで、さまざまな音楽ジャンルでメロディーとハーモニーを生成するAIモデルを訓練することを目指しています。

このプロジェクトの焦点は、特に.mp3ファイルとしての多様な音楽データを収集することで、AIモデルのトレーニングの基礎となるものを提供することです。これらのファイルは、SpotifyのBasic Pitchなどの特殊なツールを使用してMIDI形式に変換される必要があります。この変換は重要です。なぜなら、MIDIファイルはAIモデルが簡単に解釈できる音楽要素の構造化された表現を提供するからです。

次のフェーズでは、音楽生成に特化したAIモデルの構築が行われます。準備されたMIDIデータを使用してモデルをトレーニングし、音楽に存在する潜在的なパターンと構造を捉えることを目指します。

モデルの能力を評価するためのパフォーマンス評価を実施します。これには、音楽サンプルの生成とその品質の評価が含まれ、プロセスを改善し、モデルのクリエイティブな音楽生成能力を向上させるための手段を洗練させます。

このプロジェクトの最終的な成果物は、トレーニングされたAIモデルを使用してオリジナルの作品を生成する能力です。これらの作品は、ポストプロセス技術を使用して音楽性と一貫性を豊かにするためにさらに改善されることができます。

問題の発生

このプロジェクトの目的は、音楽作成ツールへのアクセスの制限に対処することです。従来の音楽作成方法は手間がかかり、専門的な知識を要求します。さらに、新鮮で独自の音楽コンセプトを生成することは困難な課題となることがあります。このプロジェクトの目的は、これらの障壁を回避し、音楽生成のためのシームレスなソリューションを提供するために人工知能を活用し、ミュージシャン、愛好家、初心者を含む誰もが音楽を創造する力を持てるようにすることです。AIモデルによるメロディーとハーモニーの作曲能力を開発することを通じて、音楽創造のプロセスを民主化することを目指しています。

AIを使用した音楽生成の概略

AIによる曲作りの歴史は1950年代に遡り、Illiac Suite for String Quartetが最初のコンピュータを利用した曲となりました。しかし、この分野でAIが本当に輝き始めたのは最近の数年です。今日では、AIはクラシックからポップまでさまざまなタイプの曲を作成し、有名なミュージシャンのスタイルを模倣した曲を作成することもできます。

最近のAIによる曲作りの現状は非常に進んでいます。最近、MetaはMusicGenという新しいAIパワードの音楽作成ツールを発表しました。MusicGenは強力なトランスフォーマーモデルをベースに作られており、言語モデルが文の次の文字を推測するのと同様に、音楽の部分を推測して作成することができます。音声データをより簡単に処理するために、音声トークナイザーであるEnCodecを使用して音声データを細分化します。

MusicGenの特徴の1つは、テキストの説明と音楽のキューを同時に処理できる能力です。これにより、芸術的な表現のスムーズな融合が実現されます。許可された音楽の20,000時間の大規模なデータセットを使用することで、リスナーとつながる曲を作成する能力が確保されています。さらに、OpenAIなどの企業は、様々なスタイルやタイプの曲を作成することができるMuseNetやJukin MediaのJukin ComposerなどのAIモデルを開発しています。さらに、AIは今では人間が作った曲とほぼ同じような曲を作成することができるため、音楽界で強力なツールとなっています。

倫理的な考慮事項

AIによって生成された音楽の倫理的な側面について議論することは、この分野を探求する際に重要です。特に関心のある問題の1つは、潜在的な著作権や知的財産権の侵害です。広範な音楽データセットでAIモデルをトレーニングすることにより、既存の作品と類似性を持つ生成された作曲物が生まれる可能性があります。公正な慣行を守るために、著作権法を尊重し、元のアーティストを適切に表彰することが重要です。

さらに、AIによって生成された音楽の出現は、音楽業界に影響を与え、AIの作曲物で溢れた状況で認知を求めるミュージシャンにとって課題を提起しています。AIを創造的なツールとして活用すると同時に、人間のミュージシャンの芸術的な個性を守るためのバランスを取ることは重要な考慮事項です。

データの収集と準備

このプロジェクトでは、AIを使用してオリジナルの器楽音楽を生成しようとします。個人的には、Fluidified、MusicLabChill、FilFarなどの有名な器楽音楽チャンネルが好きで、さまざまなムードに合った優れたトラックがあります。これらのチャンネルからインスピレーションを得て、同様の音楽を生成し、最終的にYouTubeで共有します。

プロジェクトに必要なデータを集めるために、望ましい音楽スタイルに合致する関連する.mp3ファイルを取得することに焦点を当てます。オンラインプラットフォームやウェブサイトの詳細な探索を通じて、合法的で自由に利用できる器楽音楽トラックを見つけることができます。これらのトラックは、モデルのトレーニングプロセスを豊かにするための多様なメロディーとハーモニーを含んだ、貴重な資産となります。

望ましい.mp3ファイルを正常に取得したら、それらをMIDIファイルに変換します。MIDIファイルは、音楽の作曲をデジタル形式で表現するものであり、モデルによる効率的な分析と生成を可能にします。この変換には、SpotifyのBasic Pitchという実用的で使いやすい機能を利用します。

SpotifyのBasic Pitchの協力を得て、取得した.mp3ファイルをアップロードし、変換プロセスを開始します。このツールは、音声コンテンツを解読し、音符や構造などの重要な音楽要素を抽出して対応するMIDIファイルを生成するために、高度なアルゴリズムを活用します。これらのMIDIファイルは、私たちの音楽生成モデルの基盤となり、新鮮で革新的な作曲を操る力を与えます。

モデルアーキテクチャ

音楽生成モデルを開発するために、この目的に特化した専門的なアーキテクチャを利用します。選択されたアーキテクチャは、256ユニットを持つ2つのLSTM（Long Short-Term Memory）レイヤーで構成されています。LSTMは、順次データを扱うことに優れており、その時間的特性を持つ音楽の生成には優れた選択肢です。

最初のLSTMレイヤーは、sequence_length変数によって決定される固定長の入力シーケンスを処理します。このレイヤーは、シーケンスを返すことにより、音楽データに存在する時間的な関係を効果的に保持します。過学習を防ぐために、ドロップアウト率0.3のドロップアウトレイヤーが組み込まれています。

シーケンスを返さない2つ目のLSTMレイヤーは、前のレイヤーからの出力を受け取り、音楽内の複雑なパターンをさらに学習します。最後に、softmax活性化関数を持つ密なレイヤーが次の音符の出力確率を生成します。

モデルの構築

モデルのアーキテクチャが確立されたので、同じモデルを構築してみましょう。コードをセクションに分割し、各部分を読者のために説明します。

まず、プロジェクトに役立つ便利な機能を提供する必要なライブラリをインポートします。通常の操作に必要な通常のライブラリに加えて、ディープラーニングのためにtensorflow、音楽の操作のためにmusic21を使用します。

import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from music21 import converter, instrument, stream, note, chord
from google.colab import files

MIDIファイルの読み込みと処理

次に、MIDIファイルが格納されているディレクトリを定義します。コードはディレクトリ内の各ファイルを処理し、ノートとコードを抽出して追加の処理のために保存します。music21ライブラリの「converter」モジュールを使用してMIDIファイルを解析し、音楽要素を取得します。実験として、モデルのトレーニングには最初に1つのMIDIファイルのみを使用し、その後、5つのMIDIファイルを使用して結果を比較します。

# MIDIファイルが格納されているディレクトリ
midi_dir = "/content/Midi Files"

notes = []

# ディレクトリ内の各MIDIファイルを処理する
for filename in os.listdir(midi_dir):
    if filename.endswith(".midi"):
        file = converter.parse(os.path.join(midi_dir, filename))

        # MIDIファイル内のすべてのノートとコードを検索する
        try:
            # MIDIファイルに楽器パートがある場合
            s2 = file.parts.stream()
            notes_to_parse = s2[0].recurse()
        except:
            # MIDIファイルにノートのみがある場合
            notes_to_parse = file.flat.notes

        # ノートとコードから音高と長さの情報を抽出する
        for element in notes_to_parse:
            if isinstance(element, note.Note):
                notes.append(str(element.pitch))
            elif isinstance(element, chord.Chord):
                notes.append('.'.join(str(n) for n in 
                element.normalOrder))

# ノートの数といくつかの例を表示する
print("総ノート数：", len(notes))
print("例：", notes[:10])
出典：Google Colab Notebook

ノートを整数にマッピングする

モデルが処理できるように、ノートを数値のシーケンスに変換するために、各ユニークなノートまたはコードを対応する整数にマッピングする辞書を作成します。このステップにより、音楽要素を数値形式で表現することができます。

# ユニークなノートを整数にマッピングする辞書を作成する
unique_notes = sorted(set(notes))
note_to_int = {note: i for i, note in 
enumerate(unique_notes)}

入力と出力のシーケンスの生成

モデルをトレーニングするために、入力と出力のシーケンスを作成する必要があります。これは、ノートのリスト上に固定長のウィンドウをスライドさせることで行われます。入力シーケンスは前のノートで構成され、出力シーケンスは次のノートです。これらのシーケンスは別々のリストに保存されます。

# ノートを数値のシーケンスに変換する
sequence_length = 100  # 各入力シーケンスの長さ
input_sequences = []
output_sequences = []

# 入力/出力シーケンスを生成する
for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1):
    # 入力シーケンスを抽出する
    input_sequence = notes[i:i + sequence_length]
    input_sequences.append([note_to_int[note] for 
    note in input_sequence])

    # 出力シーケンスを抽出する
    output_sequence = notes[i + sequence_length]
    output_sequences.append(note_to_int[output_sequence])

入力シーケンスの再形成と正規化

入力シーケンスをモデルに供給する前に、予想されるLSTMレイヤーの入力形状に合わせて再形成します。さらに、シーケンスを正規化するために、ユニークなノートの総数で除算します。このステップにより、モデルが効果的に学習するための適切な範囲内の入力値が得られます。

# 入力シーケンスを再形成および正規化する
num_sequences = len(input_sequences)
num_unique_notes = len(unique_notes)

# 入力シーケンスを再形成する
X = np.reshape(input_sequences, (num_sequences, sequence_length, 1))
# 入力シーケンスを正規化する
X = X / float(num_unique_notes)

ワンホットエンコーディング出力シーケンス

次に予測されるノートを表す出力シーケンスは、ワンホットエンコード形式に変換されます。このエンコードにより、モデルは利用可能なノートの中で次のノートの確率分布を理解することができます。

# 出力シーケンスをワンホットエンコードする
y = to_categorical(output_sequences)

RNNモデルの定義

tensorflow.keras.modelsモジュールのSequentialクラスを使用して、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）モデルを定義します。モデルは2つのLSTM（長期/短期記憶）レイヤーから構成され、過学習を防止するためにドロップアウトレイヤーが続きます。最後のレイヤーは、各ノートの確率を出力するためにソフトマックス活性化関数を持つDenseレイヤーです。

# RNNモデルの定義
model = Sequential()
model.add(LSTM(256, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]), 
return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(LSTM(256))
model.add(Dense(y.shape[1], activation='softmax'))

モデルのコンパイルとトレーニング

損失関数と最適化アルゴリズムを指定してモデルをコンパイルします。次に、指定されたエポック数とバッチサイズで入力シーケンス（X）と出力シーケンス（y）を使用してモデルをトレーニングします。

# モデルのコンパイル
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# ステップ4：モデルのトレーニング
model.fit(X, y, batch_size=64, epochs=100)

音楽生成

モデルをトレーニングした後、新しい音楽シーケンスを生成することができます。generate_musicという関数を定義し、トレーニング済みモデル、seed_sequence、およびlengthの3つの入力を取ります。この関数は、モデルを使用して前のノートに基づいて次のノートを予測し、これを繰り返して目的の音楽の長さを生成します。

まず、元のシーケンスが変更されないようにseed_sequenceのコピーを作成します。このseed_sequenceは音楽生成のための初期点として機能します。

次に、length回のループに入ります。各イテレーションでは、次の手順を実行します：

  1. 生成されたシーケンスをnumpy配列に変換します。
  2. モデルの期待される入力形状に合わせるために、input_sequenceに追加の次元を追加して入力シーケンスをreshapeします。
  3. 入力シーケンスをユニークなノートの総数で割ることで、入力シーケンスを正規化します。これにより、値がモデルが効果的に動作するための適切な範囲内に収まるようになります。

入力シーケンスを正規化した後、モデルを使用して次のノートの確率を予測します。model.predictメソッドは、入力シーケンスを入力として受け取り、予測された確率を返します。

次のノートを選択するために、np.random.choice関数を使用します。この関数は、確率に基づいてインデックスをランダムに選択します。このランダム性により、生成される音楽に多様性と予測不可能性が生まれます。

選択されたインデックスは新しいノートを表し、generated_sequenceに追加されます。また、generated_sequenceの最初の要素を削除して生成された音楽の長さを維持します。ループが完了すると、生成された_sequenceが返され、新しく生成された音楽を表します。

seed_sequenceと生成される音楽の長さは設定する必要があります。seed_sequenceはモデルがトレーニングされた有効な入力シーケンスである必要があり、generated_lengthは生成される音楽のノート数を決定します。

# 新しい音楽を生成する
def generate_music(model, seed_sequence, length):
    generated_sequence = seed_sequence.copy()

    for _ in range(length):
        input_sequence = np.array(generated_sequence)
        input_sequence = np.reshape(input_sequence, (1, len(input_sequence), 1))
        input_sequence = input_sequence / float(num_unique_notes)  # 入力シーケンスを正規化する

        predictions = model.predict(input_sequence)[0]
        new_note = np.random.choice(range(len(predictions)), p=predictions)
        generated_sequence.append(new_note)
        generated_sequence = generated_sequence[1:]

    return generated_sequence

# seed_sequenceと生成される音楽の長さを設定する
seed_sequence = input_sequences[0]   # 自分のseed_sequenceに置き換える
generated_length = 100  # 生成される音楽の長さに置き換える

generated_music = generate_music(model, seed_sequence, generated_length)
generated_music

# 上記コードの出力
[1928,
 1916,
 1959,
 1964,
 1948,
 1928,
 1190,
 873,
 1965,
 1946,
 1928,
 1970,
 1947,
 1946,
 1964,
 1948,
 1022,
 1945,
 1916,
 1653,
 873,
 873,
 1960,
 1946,
 1959,
 1942,
 1348,
 1960,
 1961,
 1971,
 1966,
 1927,
 705,
 1054,
 150,
 1935,
 864,
 1932,
 1936,
 1763,
 1978,
 1949,
 1946,
 351,
 1926,
 357,
 363,
 864,
 1965,
 357,
 1928,
 1949,
 351,
 1928,
 1949,
 1662,
 1352,
 1034,
 1021,
 977,
 150,
 325,
 1916,
 1960,
 363,
 943,
 1949,
 553,
 1917,
 1962,
 1917,
 1916,
 1947,
 1021,
 1021,
 1051,
 1648,
 873,
 977,
 1959,
 1927,
 1959,
 1947,
 434,
 1949,
 553,
 360,
 1916,
 1190,
 1022,
 1348,
 1051,
 325,
 1965,
 1051,
 1917,
 1917,
 407,
 1948,
 1051]

ポストプロセッシング

生成された出力は、私たちの生成された音楽のノートやコードを表す整数のシーケンスです。生成された出力を聴くためには、先に作成したマッピングを逆にしてオリジナルのノート/コードを取得する必要があります。これを行うために、まず最初にint_to_noteという辞書を作成します。整数がキーで、対応するノートが値となります。

次に、output_streamというストリームを作成して、生成されたノートやコードを保存します。このストリームは、生成された音楽の構成要素を保持するためのコンテナとして機能します。

次に、生成された音楽のシーケンスの各要素を反復処理します。各要素は、ノートまたはコードを表す数値です。int_to_note辞書を使用して、数値を元のノートまたはコードの文字列表現に変換します。

パターンがドットを含んでいるか数字であるかでコードであることがわかります。パターンの文字列を個々のノートに分割します。各ノートには、note.Noteオブジェクトを作成し、ピアノの楽器を割り当て、notesリストに追加します。最後に、ノートのリストからchord.Chordオブジェクトを作成し、コードを表してoutput_streamに追加します。

パターンが単一のノートである場合、そのノートのためにnote.Noteオブジェクトを作成し、ピアノの楽器を割り当て、output_streamに直接追加します。

生成された音楽のシーケンスのすべてのパターンを処理した後、output_streamを「generated_music.mid」という名前のMIDIファイルに書き込みます。最後に、files.download関数を使用してColabから生成された音楽ファイルをダウンロードします。

# ノートから整数へのマッピングを逆にする
int_to_note = {i: note for note, i in note_to_int.items()}

# 生成されたノート/コードを保持するストリームを作成する
output_stream = stream.Stream()

# モデルからの出力をノート/コードに変換する
for pattern in generated_music:
    # パターンは数値なので、ノート/コードの文字列に変換する
    pattern = int_to_note[pattern]

    # パターンがコードの場合
    if ('.' in pattern) or pattern.isdigit():
        notes_in_chord = pattern.split('.')
        notes = []
        for current_note in notes_in_chord:
            new_note = note.Note(int(current_note))
            new_note.storedInstrument = instrument.Piano()
            notes.append(new_note)
        new_chord = chord.Chord(notes)
        output_stream.append(new_chord)
    # パターンがノートの場合
    else:
        new_note = note.Note(pattern)
        new_note.storedInstrument = instrument.Piano()
        output_stream.append(new_note)

# ストリームをMIDIファイルに書き込む
output_stream.write('midi', fp='generated_music.mid')

# Colabから生成された音楽ファイルをダウンロードする
files.download('generated_music.mid')

最終出力

さて、AIによって生成された音楽の結果を聴く時が来ました。音楽を聴くためのリンクは以下にあります。

正直に言うと、初期の結果は楽器演奏の経験が限られている人のように聞こえるかもしれません。これは、モデルを単一のMIDIファイルのみを使用して訓練したためです。しかし、プロセスを繰り返し、同じスタイルの楽器音楽である5つのMIDIファイルを使用してモデルを訓練することで、音楽の品質を向上させることができます。

拡張されたデータセットから生成された音楽の品質の違いは非常に顕著です。より多様な範囲のMIDIファイルでモデルを訓練することは、生成された音楽の大幅な改善をもたらすことを明確に示しています。良い音楽の結果を得るために、訓練データセットのサイズとバラエティを増やすことの重要性を強調しています。

制限事項

洗練されたモデルを使用して音楽を生成することには制限があります。

  1. 限られたデータセット: 生成された音楽の品質と多様性は、訓練に使用されるデータセットの種類とサイズに依存します。限られたデータセットでは、モデルが学ぶことができる音楽のアイデアやスタイルの範囲が制限されます。
  2. 創造性のギャップ: AIによって生成された音楽は印象的な結果を生み出すことができますが、人間の作曲家が自分の作品にもたらす創造性や感情の深さを欠いています。AIによって生成された音楽はロボットのように聞こえるか、本当に魅力的な音楽になるために必要な微妙なニュアンスを逃しているかもしれません。
  3. データ依存性: 生成された音楽は、訓練に使用された入力MIDIファイルによって影響を受けます。訓練データセットにバイアスや特定のパターンがある場合、生成された音楽も同様のバイアスやパターンを示す場合があり、オリジナリティが制限されることがあります。
  4. 計算要件: AIモデルを使用して音楽を訓練し生成するには、計算量が多く時間がかかる場合があります。複雑なモデルを訓練し、合理的な時間内に音楽を生成するには、パワフルなハードウェアと効率的なアルゴリズムが必要です。
  5. 主観的評価: AIによって生成された音楽の品質や芸術的な価値を評価することは主観的なものです。異なる人々が音楽の美学や感情的な影響について異なる意見を持つため、普遍的な評価基準を確立することは困難です。

結論

このプロジェクトでは、AIを利用して音楽を生成するという魅力的な旅に乗り出しました。私たちの目標は、AIが音楽作曲の能力を探求し、独自の音楽作品を創造する潜在能力を引き出すことでした。AIモデルと深層学習技術の実装により、入力されたMIDIファイルのスタイルに密接に似た音楽を成功裏に生成しました。このプロジェクトは、AIが音楽作曲の創造的なプロセスでアシストし、インスピレーションを与える能力を示しています。

キーポイント

このプロジェクトからのいくつかのキーポイントは以下の通りです：

  1. AIは音楽の創造的なプロセスで有益なアシスタントとなり、ミュージシャンや作曲家に新しい視点やアイデアを提供することができることを学びました。
  2. トレーニングデータセットの品質と多様性は、AIによって生成される音楽の出力に大きな影響を与えます。バランスの取れた多様なデータセットの作成は、よりオリジナルで多様な作曲を実現するために重要です。
  3. AIによって生成される音楽は有望ですが、人間の作曲家によってもたらされる芸術的な深みや感情的な奥行きを置き換えることはできません。最適なアプローチは、AIを人間の創造性を補完する協力ツールとして活用することです。
  4. AIによって生成される音楽の探求には、著作権や知的財産権など重要な倫理的考慮事項が伴います。これらの権利を尊重し、AIと人間のアーティストの両方にとって健全で支援的な環境を育むことが不可欠です。
  5. このプロジェクトは、AIによって生成される音楽の分野における継続的な学習の重要性を再確認しました。進歩について最新情報を把握し、新しい技術を取り入れることで、音楽の表現とイノベーションの限界に挑戦することができます。

よくある質問

この記事に掲載されているメディアはAnalytics Vidhyaによる所有ではなく、著者の裁量で使用されています。

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