人工知能は音楽業界に革命をもたらし、自動作曲、マスタリング、パフォーマンス ツールを提供します。 AI アルゴリズムは、斬新な楽曲を生成し、ヒットを予測し、リスナーのエクスペリエンスをパーソナライズして、音楽の制作、流通、消費を変革します。 この新たなテクノロジーは、エキサイティングな機会と困難な倫理的ジレンマの両方をもたらします。
作曲家が交響曲を書くには音符が必要であるのと同様に、機械学習 (ML) モデルが効果的に機能するにはトレーニング データが必要です。 メロディー、リズム、感情が絡み合う音楽の世界では、高品質のトレーニング データの重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。 これは、予測分析、ジャンル分類、または自動文字起こしのための堅牢で正確な音楽 ML モデルを開発するためのバックボーンです。
ML モデルの生命線であるデータ
機械学習は本質的にデータ駆動型です。 これらの計算モデルはデータからパターンを学習し、予測や意思決定を可能にします。 音楽 ML モデルの場合、トレーニング データはデジタル化された音楽トラック、歌詞、メタデータ、またはこれらの要素の組み合わせで構成されることがよくあります。 このデータの質、量、多様性はモデルの有効性に大きく影響します。
品質: データの調和
品質はトレーニング データセットにとって重要な側面です。 音楽 ML モデルの高品質データは、ノイズやエラーがなく正確にラベル付けされていることを意味します。 たとえば、モデルが音楽ジャンルを分類することを目的としている場合、トレーニング データにはそれぞれのジャンルが正しくタグ付けされている必要があります。 ラベルに誤りがあるとモデルに誤解を与え、パフォーマンスが低下する可能性があります。 さらに、モデルが正しい特徴を確実に学習できるように、オーディオ ファイルには無関係なノイズが含まれていない必要があります。
量: 学習のスケール
トレーニング データセットのサイズは、モデルの学習能力に重要な役割を果たします。 本質的に、データは多ければ多いほど便利です。 ML モデルを適切に一般化するには、大量のデータが必要です。 大規模で多様なデータセットにより、モデルが多数のシナリオにさらされるため、モデルがトレーニング データを学習しすぎて、目に見えないデータに対して効果的に実行できなくなる過剰適合の可能性が減ります。
多様性: 変動のリズム
音楽がバリエーションによって成長するのと同じように、トレーニング データセットの多様性が最も重要です。 多様なデータセットには、さまざまなジャンル、言語、文化的背景の音楽が含まれています。 この多様性により、ML モデルが多用途かつ堅牢になり、主にトレーニングされた音楽だけでなく、幅広い種類の音楽を処理できるようになります。
マエストロモデルへの道
トレーニング データの質、量、多様性を実現するには、綿密なデータ収集、ラベル付け、および拡張プロセスが必要です。 投資は多額ですが、リターンも同様に価値があります。 十分にトレーニングされた音楽 ML モデルは、音楽の発見の強化から作曲やマスタリングの自動化まで、音楽業界のさまざまな側面を変革できます。
最終的には、トレーニング データの品質によって、音楽 ML モデルがどの程度効果的に実行されるかが決まります。 したがって、交響曲における各音符の重要性と同様に、トレーニング データのあらゆる部分が、音楽業界においてよくトレーニングされ、信頼性が高く、正確な ML モデルである傑作に貢献します。
音楽 AI の使用例
作曲
OpenAI の MuseNet などの AI アルゴリズムは、既存の音楽からパターンやスタイルを分析することでオリジナルの音楽を作成できます。 これは、ミュージシャンが新しいアイデアを生み出したり、さまざまな目的でバックグラウンド トラックを作成したりするのに役立ちます。
自動タグ付け
これは、関連するメタデータまたはタグを音楽に自動的に割り当てるプロセスであり、検索性、編成、および推奨の向上に役立ちます。
おすすめの音楽
OpenAI の MuseNet などの AI アルゴリズムは、既存の音楽からパターンやスタイルを分析することでオリジナルの音楽を作成できます。 これは、ミュージシャンが新しいアイデアを生み出したり、さまざまな目的でバックグラウンド トラックを作成したりするのに役立ちます。
著作権の検出
AI は著作権で保護された音楽コンテンツを識別できるため、プラットフォームがライセンス契約を強制し、アーティストへの支払いを保証できるようになります。
音楽の分類
自動タグ付けは、ジャンル、ムード、テンポ、キー、その他の属性に基づいて音楽トラックを分類するのに役立ち、リスナーが新しい音楽を検索して発見しやすくなります。
プレイリストの作成
自動タグ付けで音楽を分析および分類することで、ストリーミング サービスは、ワークアウト プレイリストや勉強プレイリストなど、ユーザーの好みや特定のテーマに応じたプレイリストを自動的に生成できます。
音楽ライセンス
音楽ライブラリとライセンス プラットフォームは自動タグ付けを使用してカタログを整理し、クライアントが広告、映画、ビデオ ゲームなどのプロジェクトに適したトラックを簡単に見つけられるようにします。
Shaipがどのように役立つか
Shaip は、音楽業界向けの ML モデルを構築するためのデータ収集および転写サービスを提供しています。 当社のプロフェッショナルな音楽収集および文字起こしサービス チームは、ML モデルの構築を支援するための音楽の収集と文字起こしを専門としています。
当社の包括的なソリューションは、さまざまなソースから高品質で多様なデータを提供し、音楽の推薦、作曲、転写、感情分析における画期的なアプリケーションへの道を切り開きます。 このパンフレットを参照して、当社の細心の注意を払ったデータ キュレーション プロセスと一流のトランスクリプション サービスがどのように機械学習の取り組みを加速し、今日のペースの速い音楽環境で競争力を高めることができるかを学びましょう。 当社の比類のない専門知識と卓越性への取り組みで、あなたの音楽的野望を現実に変えましょう。
データ収集
音楽業界向けの包括的な AI トレーニング データを使用して人工知能 (AI) の力を活用し、音楽ビジネスの未来を切り開きます。 当社の綿密に厳選されたデータセットにより、機械学習モデルが実用的な洞察を生成できるようになり、音楽の世界を理解し、それとやり取りする方法に革命をもたらします。 次のような追加基準を使用して、以下から音楽データを収集するお手伝いをします。
| 音楽ジャンル | 講演者の専門知識 | サポートされている言語 | 多様性 |
|---|---|---|---|
| ポップ、ロック、ジャズ、クラシック、カントリー、ヒップホップ/ラップ、フォーク、ヘビーメタル、ディスコなど。 | 初心者、中級者、プロ | 英語、ヒンディー語、タミル語、アラビア語など。 | 男性、女性、子供たち。 |
データの文字起こし
データの注釈またはラベル付けとも呼ばれる当社のプロセスには、楽譜を専用ソフトウェアに手動で入力することが含まれており、クライアントは書かれた音楽と、コンピュータが演奏するときに楽譜をシミュレートする付随の MP3 オーディオ ファイルにアクセスできるようになります。 絶対音感を持つ才能豊かな採譜者を擁することで、各楽器のパートを正確に捉えることができます。 当社の広範な専門知識により、簡単なリードシートの転写から、多数の楽器をフィーチャーした複雑なジャズ、ピアノ、またはオーケストラ作品に至るまで、多様な楽譜を作成することができます。 音楽の文字起こしやラベル付けの使用例がいくつかあります。
サウンドラベリング
サウンドのラベル付けでは、データ アノテーターに録音が与えられ、必要なすべてのサウンドを分離してラベルを付ける必要があります。 たとえば、特定のキーワードや特定の楽器の音などです。
音楽分類
データ アノテーターは、この種のオーディオ アノテーションでジャンルまたは楽器をマークできます。 音楽の分類は、音楽ライブラリを整理し、ユーザーのおすすめを改善するのに非常に役立ちます。
音声レベルのセグメンテーション
アカペラを歌っている個人の録音の波形とスペクトログラム上の音声セグメントのラベルと分類。
音の分類
無音/ホワイト ノイズを除いて、オーディオ ファイルは通常、音声、せせらぎ、音楽、およびノイズのサウンド タイプで構成されます。 音符に正確に注釈を付けて、精度を高めます。
メタデータ情報の取得
開始時間、終了時間、セグメント ID、ラウドネス レベル、主サウンド タイプ、言語コード、スピーカー ID、その他の文字起こし規則などの重要な情報を取得します。
