音楽生成AIに触れてみて 5

エメラルドマーリン支援員の嶋野です。

前回は、世間一般でよく知られている生成AIに音声ファイル(音源)を渡して分析してもらった結果をスタイルプロンプトで生成した上で別の音楽生成AIに渡して結果を見る話をしましたが、今回は、音声ファイルではなくチャット形式で自然言語で音源について詳細に記述した上でスタイルプロンプトを生成して前回と同じ音楽生成AIに渡してみました。

分析してもらった対象の曲は前回と同じもの(演奏時期も揃える)でしたが、ストレートに音源だけ渡すよりも文章で渡した方が情報の検索がやり易いようで、音源だけの時に比べて明確に構成楽器や個々の演者の特徴を分析してそれに沿ったスタイルプロンプトを生成していました。

検索結果では期待出来る内容の文章を作成していましたが、それをもとにAI間のやり取りを行うスタイルプロンプトに関しては過去の記事にも書いたように、著作権関係で曲名や演者の名前を加える事が出来ないので、いかに特徴がわかりやすいモノが出来上がっているかがカギとなり、しかもそれが相手側AIに正しく伝わるかが問われます。

受け取った音楽生成AI側ですが、スタイルプロンプト全体を咀嚼してわかりやすい大きさに圧縮した上で成果物を生成していきますが、この段階で今回のプロンプトの肝となる「1970年代後半・日本のテクノサウンド」が省略されてしまい結果的に一般的なテクノサウンドが出来上がりました。

結果的には前回同様、音楽生成AIの方で昔の音楽に関するサンプルが少ない為に最初の段階で特徴部分が割愛されてしまった印象ですが、これについては生成AIの学習でどうにでもなるので、むしろ文章の分析の方がテクノサウンドまで到達出来たという結果に満足しています。

言葉とは相手に物事を伝える為につくられたものであり、反対に音楽は受け手の感情に直接訴えるもので、これを言語化するのは難しいという事を身をもって体験したという印象です。

コミュニケーションの道具である言葉の価値を再考する良い機会となりました。

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