音楽生成AIに触れてみて 4

エメラルドマーリン支援員の嶋野です。

さて、同じ題材での投稿も、4度目となると流石に書く事が無いのではないかと思われるでしょうが、色々と試している側からするとネタに困る事はありません。

今回は、音源(音声ファイル)を、世間一般でよく知られている生成AI(仮称A)に渡して、音源をもとに分析してもらい、音楽生成AI(仮称B)用のプロンプトを生成して、それを仮称Bに渡してどれほど再現されていたかの報告です。

音源は1970年代後半に流行した日本のテクノグループの演奏です。

これを仮称Aに渡して分析したところ、1970年代後半の日本のジャズフュージョンとの分析結果が出ました。

おそらくはファイルに含まれるタグの情報から検索は行っているのでしょうが、曲のテンポやキーはAI自身が音声部分を分析していたようでした。

生成された英語のプロンプトは合計1000文字以上有り、これを仮称Bに渡して再現してみましたが、生成AIが昔のテクノ音楽を理解出来なかったようで、半世紀前の日本で流行ったようなインスト(歌無)の曲が出来上がりました。

しかしそれは楽器の構成や音色＆スタイルまで、その時代を感じさせるのに十分な出来栄えでした。

譜面の情報を渡していないので、言葉の情報から音楽を組み立てた事を考えると驚くべき学習能力と再現力です。

このように複数の生成AIを各々の得意分野を生かして連携させ、分析と生成の役割を分けて利用する事で、言葉以外の情報からプロンプト(言語)を生成して目的の情報を得る事が簡単に出来るのです。

エメラルドマーリンでは、高賃金な就労に向けて訓練を行っています。

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