【パターン認識ラジオ】新たな音楽体験の創造

原稿タイトル：パターン認識を用いた新たな音楽創造の可能性   こんにちは、ラジオのリスナーの皆さん。今日はパターン認識と音楽の世界についてお話ししましょう。特に、音源素材から参照メロディを再現するという新しい音楽創作の可能性について探ります。   想像してみてください。新宿の雑踏の音を録音したり、フリー音源を集めておいて、そこから抽出した音源セグメントを組み合わせて、新宿っぽい工学院大学歌のメロディをつくる。または、八王子市内の自然の音で、大学歌のメロディをつくる。海上で収録した波や風、帆が風を切る音などからドラゴンクエストの「ロトのテーマ」を再現する。これらは一見難しそうですが、パターン認識の力を借りれば可能になります。   では、まず最初に必要なのは、大量の音源データベースです。これは自然の音から人工的な音、さまざまな音楽まで、広範囲に及ぶべきです。このデータベースは、我々が作りたい音楽の「原料」を提供します。   次に、各音源を特徴ベクトルや複素行列に変換します。これは音の高さや長さ、音色などの音楽的特徴を表現するために必要です。ここでの技術は音声処理や機械学習といった領域から引用します。   そして、参照メロディも同様に分析し、音の特徴を表現するベクトルや行列を作成します。ここで作られるモデルは、我々が作りたい音楽の「設計図」のようなものです。   次に、参照メロディと一致する音源をデータベースから探します。ここでは、参照メロディと音源の間の類似度を計算し、最も一致する音源を選びます。この選択プロセスには機械学習の技術が役立ちます。   最後に、選ばれた音源を組み合わせて新しい音楽を作ります。ここでも音のつながりが自然になるようなアルゴリズムが必要となります。   ここで登場する幾何学的な手法やClifford代数は、音声や音楽の解析において非常に有力なツールとなります。音の特徴を多次元空間上の点やベクトルとして表現し、その間の関係を解析する際にこれらの手法は役立ちます。また、音の変遷やリズムのパターンなど、音楽的な構造を理解するためにも有用です。   このようなシステムの構築にはデータサイエンス、音声処理、機械学習、音楽理論といった多岐にわたる知識とスキルが求められます。しかし、その結果として生まれる新たな音楽体験は、音楽創作や音声分析の領域だけでなく、人工知能の発展にも寄与することでしょう。   以上、パターン認識を用いた新たな音楽創造の可能性についてお話ししました。今後も科学やテクノロジーの進歩により、我々の音楽体験はさらに豊かになることでしょう。それらを楽しみに待ちつつ、次回のラジオでお会いしましょう。 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://wcci2024.org/

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