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【VOCALOID】AI作曲は“人間っぽく”が成功のカギ 「ボカロ」にみるヒットの秘訣

1虹◆onElYHqWJBVO:2017/09/07(木)10:22:45 ID:cxZ()
【VOCALOID】AI作曲は“人間っぽく”が成功のカギ 「ボカロ」にみるヒットの秘訣

何やら聴き慣れぬ音色が近づいてくる。奏者の姿は見えない。
正体は、新たな展開をみせているAI(人工知能)。人間と協調して演奏し、
わずか数十秒で作曲もするとか。AERA 9月4日号ではAI時代の音楽を見通すアーティストや動きを大特集。
人間と音楽、そしてAIのトリオが奏でる曲とは、一体何か――。

 舞台上のCGの歌手に観客が熱狂する時代。だがデジタルに踊らされているわけではない。
 中にはなんと“人間”がいるようだ。

*  *  *
 音楽好きでも「ボカロ」と聞いてピンと来ない人は焦ったほうがいい。
 歌詞とメロディーを入力するだけで歌声を作ることができるソフトウェア「ボーカロイド」のことだ。

 この技術で歌声を合成したバーチャルシンガー「初音ミク」の大ブレークをきっかけに、
 ネットにはボカロを使った楽曲や動画が盛んに投稿されるようになった。
 通信カラオケではそうしたボカロ曲をすでに5千曲以上配信し、10代のカラオケヒットチャートでは上位の常連だ。
2虹◆onElYHqWJBVO :2017/09/07(木)10:23:05 ID:cxZ()
●ボーカルだけがいない

 もはや新ジャンルの音楽として人気を確立したボカロだが、
 名称はソフトを開発、販売しているヤマハの登録商標。
 同社の新規事業開発部・VOCALOIDグループの大島治氏は、ネット上では「ボカロの叔父」として知られた存在だ。

 もとはちょっとした挑戦だったという。2000年前後、シンセサイザーなどを使い、ギター、ベース、ドラムなど
 あらゆる楽器の音がすでにコンピューターで合成できるようになっていた。
 一方、バンドでいうボーカルだけは埋まらぬピースのまま。そこで3年以上の開発期間を経て、03年に発表したのが「ボーカロイド」だ。
 ただその際、“人間らしさ”を残した。

「実は技術的には電子音だけで人の声を合成する技術もありました。
でもボカロでは、実在の歌手の歌声から、細かい音声のパーツを取り出して合成し、歌声を作り出す手法を採用しました。
そのほうが断然、人の存在を感じられる出来だったからです」


コンピューターではなく、人の顔を見せることでヒットにつながった。
声優の声を合成したかわいらしい歌声で、予想を上回るヒットになったのが、
クリプトン・フューチャー・メディアが開発した、あの「初音ミク」だ。
キャラクターも人気になり、3DのCGキャラクターがボカロの歌声で熱唱する「ライブ」に若者が詰めかけて熱狂する。
そんなSFのような光景が一種の社会現象として認知され、今や当たり前感すら漂う。

 作曲の領域に乗り出したAIも、こうしたボカロのように、
 “人間とテクノロジーの共生”を具現化するものになるのか。
 脳科学者で、音楽全般に造詣の深い東京大学薬学部教授の池谷裕二氏(47)はこう見る。

「今の人間には理解できないけど、少し見方を変えれば人間の脳でも辛うじて理解ができるスレスレの境界領域の曲を、AIが構築できるかどうかがポイント。
ボカロのように一瞬で受け入れられるレベルでなく、10年先、50年先を見据えたような作曲ですね」

 そしてAIの脅威として話題に上りがちなシンギュラリティ(人間の能力を超えることで起こる出来事)をこう例える。

「知能が逆転して人間がAIに支配されてしまうという懸念がいかに無意味かは、作曲を引き合いに出すと簡単に説明できます。
AIが人間の好みに合わせず自分のルールに従って成長していけば、あっという間に『使えない』産物になるからです」
3虹◆onElYHqWJBVO :2017/09/07(木)10:23:30 ID:cxZ()
●境界領域の曲は「可能」

 どういうことか。AIがビッグデータを分析して作曲する仕組みはGAN(敵対的生成ネットワーク)というシステムを利用している。
 創造するAIと、アラ探しをして突っ込みを入れるAIを組み合わせたものだ。

「一方は膨大なデータから乱数生成で超クリエーティブな曲を出す。
それを人間の好みを熟知させたもう一方のAIが『そんなの人間は理解できないよ』ってダメ出しをする。
曲としてポンと出すのは『これは人間が好きな曲だ』と認定されたものだけ。
それをAIのルールだけで、人間の好みを無視して作った曲は、人には理解不能なノイズとなるはずです」

 それを乗り越え、何十年も先の人間に受け入れられる“境界領域の名曲”とやらを、AIが編み出すことは可能なのか。
 
 https://dot.asahi.com/aera/2017083000076.html
 https://dot.asahi.com/aera/2017083000076.html?page=2
 
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