人工知能の音楽への応用はますます洗練されてきている

音楽における人工知能の応用は、数年前から増加してきている。  例えば、Kumba Sennaarによると、音楽業界における人工知能の現在の3つの応用は、音楽作曲、音楽ストリーミング、音楽の収益化にあり、人工知能プラットフォームは、ユーザーの活動データに基づいてアーティストが音楽コンテンツを収益化するのを支援している。

1957年にLearn HillerとLeonard IssacsonがIlliac Iをプログラミングして「Illiac Suite for String Quartet」という、完全に人工知能によって書かれた最初の作品を作成して以来、60年が経過し、2017年にはTaryn SouthernのアルバムがAmper Musicによって制作された。現在、SouthernにはYouTubeで452千人の登録者がいて、アルバムの「Lovesick」は45,000人以上の視聴者によって視聴された。

しかし、それ以来、音楽分野における人工知能の応用はさらに洗練され、分野が拡大した。Open AIは、「MuseNet」を開発し、同社は「4分間の音楽作品を10種類の楽器で生成できる深層ニューラルネットワークで、カントリーからモーツァルトまで、ビートルズまでの様々なスタイルを組み合わせることができる。MuseNetは、音楽に対する私たちの理解で明示的にプログラミングされていないが、代わりに、数十万のMIDIファイルで次のトークンを予測することによって調和、リズム、スタイルのパターンを学習した。」

一方で、GeekWireなどの報告によると、ロンドンのゴールドスミス大学のコンピューターサイエンティスト兼ミュージシャンのMick Grierson博士は、イタリアの自動車メーカーFIATから、アルゴリズムを使用して50曲の最もアイコニックなポップソングのリストを作成するよう依頼された。彼の分析ソフトウェアは、「キー、1分間のビート数、コードの種類、歌詞の内容、ティンバーの種類、音のバリエーションなど、曲が注目に値する理由を決定する」ために使用された。

彼の結果によると、パラメーターのセットの最も優れたコクテールを持つ曲は、Nirvanaの「Smells Like Teen Spirit」で、U2の「One」とJohn Lennonの「Imagine」に先んじていた。Nirvanaの曲は、FIATによって新しいFIAT 500モデルを宣伝するために使用された。Griersonは、アルゴリズムは、「これらの曲で使用されるサウンドと、それらが組み合わさる方法は、各ケースで非常にユニークである」と説明した。

別の応用は、musicnnライブラリによって準備され、説明によると、深層畳み込みニューラルネットワークを使用して自動的に曲にタグを付ける。モデルは「最高のスコアを達成する」公開評価ベンチマークを含み、音楽（ミュージシャンとして）の最も優れたモデルは、オープンソースライブラリとしてリリースされた。このプロジェクトは、スペインのバルセロナにあるMusic Technology Group of the Universitat Pompeu Fabraによって開発された。

Jordi Ponsは、musicnnを使用して、別のアイコニックな曲であるQueenの「Bohemian Rhapsody」を分析してタグ付けした。彼は、フレディ・マーキュリーの歌唱ボイスが女性のボイスとしてタグ付けされたのに対し、その他の予測はかなり正確であった。musicnnをオープンソースとして公開することで、タグ付けプロセスをさらに洗練することが可能になる。

音楽ストリーミングにおける人工知能の使用について、Digital Music Newsは、「人工知能と機械学習技術の導入は、音楽を聴く方法を大幅に改善した。人工知能や同様の技術の急速な進歩により、将来的には多くの未来的な改善が見られるだろう」と結論付けている。