音楽におけるAI：MusicBrainz Picardなどの応用とツール

人工知能（AI）とは、機械で人間の知能を再現することです。人間らしさの重要な部分は芸術、特に音楽とのつながりです。音楽は私たちの文化や感情に深く影響を与えます。AIの進歩により、機械は人間が作曲したかのような音楽を作成できるようになりました。AI音楽は、人間とAIの革新的なコラボレーションに新たな可能性をもたらし、音楽の体験や音楽との関わり方を変えています。

この記事では、AIが音楽の作成にどのように活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係、およびそれらがアーティスト、プロデューサー、エンターテインメント業界全体に与える影響についても説明します。

サウンドAIとその重要性#

AIは、サウンドを含むさまざまな種類のデータを処理できます。サウンドデータはオーディオデータとも呼ばれ、時間の経過に伴うさまざまな強度の波の周波数が混在したものです。画像や時系列データと同様に、オーディオデータもAIシステムが処理・分析できる形式に変換できます。音波は、AIモデルで分析できる数値データに変換できます。

もう一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用することです。スペクトログラムは、さまざまな音の周波数が時間とともにどのように変化するかを示す視覚表現です。AIモデルは、このスペクトログラムを画像として扱い、画像認識技術を適用してオーディオデータを分析・解釈できます。AIは、視覚データの場合と同様に、サウンド内のパターンや特徴を識別できます。

図1. AIによってサウンドが分類される例です。

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、さまざまなアプリケーションが実現します。以下に例を示します。

• **音楽の生成と作曲：**既存の作曲作品から学習し、メロディー、ハーモニー、リズムの作成でミュージシャンを支援することで、新しい音楽を作成します。
• オーディオ強化とノイズ低減：コールセンター、補聴器、オーディオ編集において、バックグラウンドノイズを低減して音質を向上させます。
• **ポッドキャストの要約：**ポッドキャストのエピソードを簡潔に要約し、コンテンツをより簡単に利用できるようにします。
• **音声からの感情検出：**カスタマーサービス、メンタルヘルスモニタリング、ユーザー体験の調査において、音声から感情を検出します。

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、既存の音楽を分析して学習することで動作します。AIを音楽の理解に使用する場合と、音楽の生成に使用する場合の違いを理解することが重要です。音楽の理解ではパターンの分析と識別を行い、音楽の生成では学習したパターンに基づいて新しい作曲作品を作成します。

図2. AIを使用した音楽の理解とAI音楽生成の比較です。

AI音楽生成のプロセスは、さまざまなジャンルやスタイルの音楽を含む大規模なデータセットの収集から始まります。次に、データセットを音符、コード、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します。

音楽を生成するようにトレーニングできる生成AIモデルは数多くあります。例えば、Transformerや変分オートエンコーダ（VAEs）などのAIモデルを連携させて音楽を生成できます。VAEsは、類似した音楽の断片を近くにまとめることで入力サウンドを潜在空間に圧縮し、音楽の多様性と豊かさを捉えます。次にTransformerがこの潜在空間を使用し、パターンを理解してシーケンス内の重要な音符に注目することで、新しい音楽を生成します。

AIモデルがこのデータでトレーニングされると、学習した内容に基づいて次の音符やコードを予測し、新しい音楽を生成できます。これらの予測をつなぎ合わせることで、完全な作曲作品を作成できます。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できます。

この技術を使用する音楽ジェネレーターが増え始めています。以下に例を示します。

• **GoogleのMusicLM：**テキストプロンプトに基づいて音楽を生成し、ユーザーがジャンル、雰囲気、楽器、全体的な印象を指定できるようにします。
• **MetaのMusicGen：**EnCodecというツールを使用してオーディオデータを処理し、テキストの説明や既存のメロディーから音楽を作成します。
• **Stability AIのStable Audio 2.0：**テキストとオーディオの入力から高品質なオーディオトラックや効果音を生成し、完全なトラックの作成や、プロンプトに基づくオーディオサンプルの変換が可能です。

AIが音楽業界に与える影響#

AIのイノベーションは、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もたらし、これまで経験したことのない状況を生み出しています。各グループがこうした進歩に適応し、新しいツールを活用し、独創性や倫理に関する懸念に対処している様子は興味深いものです。AIは音楽を生成するだけでなく、ライブパフォーマンスの強化、音楽発見の改善、制作プロセスの支援など、音楽業界における他の魅力的な可能性も秘めています。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、詳しく見ていきましょう。

図3. 生成AIが音楽業界に与える影響です。

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ています。生成AIを統合したツールは、新しいメロディー、コード進行、歌詞の生成を支援し、ミュージシャンが創作上の行き詰まりを克服しやすくします。AIは未完成の作品を仕上げるためにも使用されており、例えばThe Beatlesの新曲「Now And Then」では、古いデモ音源に収録されたJohn Lennonのボーカルが使用されています。しかし、著名なアーティストのスタイルを模倣するAI生成音楽の増加は、独創性に関する懸念を引き起こしています。例えば、Bad Bunnyのようなアーティストは、同意なく自分たちの声やスタイルをAIに再現されることを懸念しています。

音楽の制作に加えて、AIとコンピュータービジョンは、ミュージシャンがより優れたパフォーマンスやミュージックビデオを制作するのにも役立ちます。ミュージックビデオは多くの異なる要素で構成され、その一つがダンスです。ポーズ推定モデルであるUltralytics YOLOv8などは、画像や動画内の人間のポーズを理解し、音楽と同期した振り付けのダンスシーケンスの制作に役立ちます。

AIを振り付けに活用する方法のもう一つの好例が、NVIDIAの「Dance to Music」プロジェクトです。このプロジェクトでは、AIと2段階のプロセスを使用して、多様でスタイルの一貫した、ビートに合った新しいダンスの動きを生成しました。まず、ポーズ推定と運動学的ビート検出器を使用し、大規模なダンス動画コレクションから、さまざまなオンビートのダンス動作を学習しました。次に、生成AIモデルを使用してこれらのダンス動作を振り付けとして構成し、音楽のリズムとスタイルに合わせました。AIが振り付けたダンスの動きは、ミュージックビデオに興味深い視覚要素を加え、アーティストの創造性を高めます。

リスナーへの影響#

リスナーにとって、AIは音楽の発見や視聴体験を向上させることができます。プラットフォームであるSpotifyやApple Musicは、ユーザーの視聴習慣に基づいてパーソナライズされたプレイリストを作成し、新しい音楽を推薦するためにAIを活用しています。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できるのは、AIの力です。

AIを活用した仮想現実（VR）も、ライブコンサートの体験を向上させています。例えば、Travis ScottはVRを使用して、世界中の観客に届けられるバーチャルパフォーマンスを制作しています。しかし、TikTokのようなプラットフォーム上でAI生成音楽が増えすぎると、音楽の発見が難しくなる可能性があります。新しいアーティストが目立ちにくくなることも考えられます。

図4. AIによって仮想現実（VR）のコンサート体験が可能になります。

プロデューサーへの影響#

プロデューサーは、さまざまな方法でAIの恩恵を受けています。ピッチ補正、ミキシング、マスタリングを支援するAIツールにより、制作プロセスが効率化されます。IBMのWatson BeatのようなAIを活用したバーチャル楽器やシンセサイザーは、新しいサウンドや音色を作り出し、創造の可能性を広げます。

ストリーミングプラットフォームにおけるAIは、リスナーにとって有益なだけではなく、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ちます。しかし、ミュージシャンが懸念しているのと同様に、著名なアーティストのスタイルを模倣するAIの能力は、アーティスト独自の声やスタイルの悪用に関する倫理的・法的問題を引き起こします。その結果、SunoやUdioのようなAIスタートアップが、許可なく著作権で保護された作品をモデルのトレーニングに使用したとされることをめぐり、Universal、Sony、Warnerなどの大手音楽会社が起こした訴訟などの法的紛争が生じています。

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#

これまで、音楽業界のさまざまな関係者への影響を通じて、音楽におけるAIのいくつかの応用について簡単に見てきました。ここでは、音楽におけるAIのより具体的な応用として、MusicBrainz PicardのようなAIで強化された音楽管理ツールについて見ていきます。これらのツールは、デジタル音楽ライブラリの整理や管理に非常に役立ちます。

図5. AIを使用して音楽ライブラリを管理できます。

これらのツールは、アーティスト名、アルバムタイトル、トラック番号などの正確なメタデータを使用して、音楽ファイルを自動的に識別し、タグ付けします。MusicBrainz Picardを使用すると、音楽コレクションを適切に整理しやすくなります。MusicBrainz Picardに統合されている主要なテクノロジーの一つが、AcoustIDオーディオフィンガープリントです。これら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でしょうか？ 主要な組織であるBBC、Google、Amazon、Spotify、Pandoraは、音楽関連サービスの強化にMusicBrainzのデータを活用しています。MusicBrainz Picardのようなツールによって作成されるメタデータは、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開発する開発者にとって重要です。AIの基盤はデータであり、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用意することは非常に困難です。AIを活用したツールがAIを使用すると同時に、AIアプリケーションに必要なデータの作成にも貢献し、改善とイノベーションの有益なサイクルを形成していることは興味深い点です。

音楽におけるAIに関する最後の考察#

AIが音楽業界に巻き起こしている変化について説明してきました。AI生成音楽を取り巻く法的環境も変化しています。米国著作権局などが定める現行の規制では、AIのみで生成された作品は人間による創作性を欠くため、著作権で保護できないと規定されています。しかし、人間が創作プロセスに大きく貢献している場合、その作品は著作権保護の対象となる可能性があります。AIが音楽業界に組み込まれ続ける中、こうした課題に対処するには、継続的な法的・倫理的議論が不可欠です。今後、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、音楽の制作やプロダクションの可能性を広げます。

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