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What's hot
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人工知能に音楽はつくれるのか？ 〜 Google Magentaプロジェクトに見る人工知能による作曲方法について 〜
- 2. 2 ⽬目次: 1. Motivation 2. Google Magentaプロジェクト 3. 独⾃自⾳音楽作成NN検証 4. まとめ
- 3. 3 ⽬目次: 1. Motivation 2. Google Magentaプロジェクト 3. 独⾃自⾳音楽作成NN検証 4. まとめ
- 6. 6 My iTunes上で再生回数Top4 2001 – 2015 活動休⽌止 2013 解散 2009 ジョン脱退 削除
- 8. 8 本研究の目的 ü ⼈人⼯工知能による作曲⽅方法の現状を把握する ü そのうち著名な⼀一つであるGoogle Magentaを調査する ü 調査を踏まえて、⾃自らDeep Learningを⽤用い作曲してみる ü 上記を踏まえ「クリエティブ領領域」という⼈人⼯工知能がまだ 得意でない領領域の知⾒見見を深める
- 9. 9 ⽬目次: 1. Motivation 2. Google Magentaプロジェクト 3. 独⾃自⾳音楽作成NN検証 4. まとめ
- 10. 10 Google Magentaプロジェクトとは ü 機械学習を⽤用いて『アート』を⽣生み出すことを試すプロジェクト ü 現在はディープラーニングを⽤用いて⾳音楽を作成することがメイン ü Tensorflowで実装され、コードはgithubで公開されている
- 13. 13 独自のデータセットでも作成可能 midi tfrecords sequence example tensorflow program 学習済み モデル 学習プロセス 学習済み モデル tensorflow program 短い ⾳音楽 ⾃自動⽣生成された ⾳音楽 ⽣生成プロセス melody_rnn_create_dataset -‐-‐config=<name of neural network> -‐-‐input=(tfrecords file path) -‐-‐output_dir=(seq file path) melody_rnn_train -‐-‐config=(name of neural network) -‐-‐run_dir=(model output dir) -‐-‐sequence_example_file=(seq file path) convert_dir_to_note_sequences -‐-‐input_dir=$INPUT_DIRECTORY -‐-‐output_file=$SEQUENCES
- 14. 14 独自のデータセットでも作成可能 midi tfrecords sequence example tensorflow program 学習済み モデル 学習プロセス 学習済み モデル tensorflow program 短い ⾳音楽 ⾃自動⽣生成された ⾳音楽 ⽣生成プロセス melody_rnn_generate -‐-‐config=(name of neural network) -‐-‐run_dir=(model file path) -‐-‐output_dir=(midi output dir) https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/melody_rnn
- 15. 15 せっかくなので やってみた
- 16. 16 有名ベーシストの楽曲を学習、生成してみた なぜベース？？？ ü ⼀一⾳音で構成され、かつ単純な⾳音の流流れなので分かりやすい ü 個⼈人的にベースなら知識識はありチューニングできそう ü ただし、単純なベースは⾯面⽩白くないので、「変態的」なベ ーシストの楽曲を学習
- 18. 18 学習データ概要 曲数(Input data) 約30曲 epoch(学習回数) 約500回 NN(LSTM)構造 2層 128ユニット ⽣生成時楽曲 ある曲の冒頭
- 19. 19 生成結果(1)
- 20. 20 削除 生成結果(2) Input Data ⽣生成データ 同⼀一構成 ü 似た構成は出現しており、⼀一定の学習は出来ている ü リズムを刻みビート（ノリ）を作り出すというベースの役割からす ると違和感のあるリズムになっている ü ベースの"ノリ"を作りだすための改善案を後述で提案する 評価
- 21. 21 ニューラルネットワークは３つ用意されている üBasic RNN üLookback RNN üAttention RNN ü Recurrent Neural Network(LSTM)というDeepLearningの⼀一種 ü ⾳音楽の流流れを捉えるために過去データをどう組み⼊入れるかで⼯工夫 ü Basic RNNを拡張したのがLookbackとAttention ü LookbackとAttentionはどちらが優位ということはない 概要
- 23. 23 BasicRNN – Recurrent Neural Network ü ３つのニューラルネットワーク全ての基礎 ü Recurrent Neural Network(LSTM)という時系列列を扱うDeepLearning ü 前の状態(State)を保持し、これを記憶/忘却する ü 時系列列を学習することにより、次の⾳音を予測することを可能にする ü メジャーなDLFwでは実装されており容易易に使⽤用可能 概要 https://magenta.tensorflow.org/2016/06/10/recurrent-neural-network-generation-tutorial/
- 24. 24 BasicRNN – Inputデータ(One-hot vector) ü インプットデータはOne-‐‑‒hot Vectorという形式投⼊入 ü 数値であれば1と1.5は似ているが、この形式であれば隣隣のBitは全く別 物として学習される ü これにより前述の不不協和⾳音のような学習を防ぐ 概要 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 消 音 何 も し な い ド レ ミ フ ァ ソ ラ シ ド レ ミ フ ァ ソ ラ シ 例例: ⼀一番低いラの⾳音を鳴らす
- 26. 26 Lookback RNN – Inputデータの工夫 ü 学習データを変更更して、⾳音楽の流流れを掴もうという取り組み ü インプットデータに1⼩小節前、2⼩小節前の情報を付与 ü 「⾳音楽は繰り返しが多い」という特性を活かすための⼯工夫 概要 ⾳音が鳴り終わる(note-‐off) １⼩小節前の⾳音(note-‐on) 各⾳音が鳴る(note-‐on) 何もしない(no) ２⼩小節前の⾳音(note-‐on) 前の⼩小節の繰り返しか 拍数(4/4拍⼦子のみ？) Basic RNN Lookback RNN ＋
- 28. 28 Attention RNN – ニューラルネットの工夫 ü ネットワークを変更更して、⾳音楽の流流れを掴もうという取り組み ü Attentionと呼ばれる領領域を追加し、過去の情報を予測結果に加える ü これによる繰り返しを捉える試み 概要 𝐶" = % 𝑎' " ℎ) = どれだけ注意するか * 過去(i)の出⼒力力
- 29. 29 ⽬目次: 1. Motivation 2. Google Magentaプロジェクト 3. 独⾃自⾳音楽作成NN検証 4. まとめ
- 30. 30 magenta作成の音楽に何故微妙な違和感があったのか？ ü 原曲は全てシャッフル(スウィング)という"跳ねた"リズムで刻む ü ⼈人⼯工知能版はシャッフルとそうでない箇所が混在しているためリズムに 奇妙なズレが発⽣生している 原曲のリズム magenta作成曲のリズム shuffle on shuffle off
- 32. 32 仮説 - リズムと音(ピッチ)が依存していないか ü Inputデータ内にリズムと⾳音(ピッチ)の⾼高低が含まれている ü そのため⾳音とリズムに不不必要な依存関係が⽣生まれて学習に⽀支障がでてい るのではないか ⾳音が鳴り終わる(note-‐off) 各⾳音が鳴る(note-‐on) 何もしない(no) Basic RNN リズム リズム リズム + ⾳音
- 33. 33 検証(PoC) - リズムと音(ピッチ)でNNを分ける リズム用LSTM 音程用LSTM ü LSTMを２段に分割し、それぞれで学習/アウトプットを作成・統合する ü 本来は時刻t毎に各LSTMをつなげるべきだがPoCということで割愛 テキストで出⼒力力さ れるので⼿手⼊入⼒力力で スコアに変換 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 インプットデータ インプットデータ
- 34. 34 SONG FROM PI: A MUSICALLY PLAUSIBLE NETWORK FOR POP MUSIC GENERATION (Hang Chu, Raquel Urtasun, Sanja Fidler 2016) (参考論論⽂文)
- 35. 35 検証(PoC) - インプットデータ ü インプットは⼀一⾳音毎のone hot vectorを⼀一⼩小節毎にまとめた⾏行行列列 ü 前⼩小節を学習データ、当⼩小節を教師データとして学習させる ü ⾳音程⽤用のインプットは４弦ベースが取りうる4オクターブ + 休符の数を範囲と するベクトル ü リズム⽤用は全/2分/4分/8分/16分/32分/64分の7つを範囲とするベクトル ü 三連符や符点付きなどは今回対象外(近似に置き換え) 概要 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ・・・ 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ・・・ 学習データ 教師データ
- 36. 36 検証(PoC) - アウトプットデータ ü LSTMのアウトプットは各one hotが取りうる確率率率のようなものが出⼒力力される ü リズム⽤用LSTMは、この確率率率がもっと⾼高いものを採⽤用 ü ⾳音程⽤用LSTMは、確率率率に従ってランダムに取得し採⽤用 ü リズムに関しては揺らぎがでるとあまり良良くないが、⾳音程はある程度度揺らぎが ある⽅方が気持ちいいための処理理 概要 ド レ ミ 60% 30% 10% 確率率率に従い "ドレミ"のい ずれかを選択 全 ２ ４ 60% 30% 10% "全⾳音符"を 選択 ⾳音程⽤用LSTM リズム⽤用LSTM
- 37. 37 class RNN(Chain): def _̲_̲init_̲_̲(self): super(RNN,self)._̲_̲init_̲_̲( embed=L.EmbedID(num_̲of_̲input_̲nodes, n_̲units), l1=L.LSTM(n_̲units, n_̲units), l2=L.LSTM(n_̲units, n_̲units), fc=L.Linear(n_̲units, num_̲of_̲input_̲nodes), ) def reset_̲state(self): self.l1.reset_̲state() self.l2.reset_̲state def _̲_̲call_̲_̲(self, input_̲vector): h0 = self.embed(input_̲vector) h1 = self.l1(h0) h2 = self.l2(h1) y = self.fc(h2) return y 参考：ニューラルネット定義部 ü chainerで実装 ü 20⾏行行程度度で記述できる⾮非常にベーシックなLSTM
- 38. 38 PoC結果の検証
- 39. 39 学習データ概要 曲数(Input data) 約30曲 – F⽒氏 epoch(学習回数) 約300回 NN(LSTM)構造 2層 15ユニット 以下の内容で学習、⽣生成してみる. なおモデルは2つ作ってみた 約20曲 – B.S⽒氏
- 40. 40 結果1: ベーシックなベースライン(F モデル) ü 全て同じリズムで刻まれていて、かつ休符も同じタイミングで出現しており、 リズムキープがされている ü 曲を通じてキーが同⼀一 ü 同じ展開で⼀一⾳音だけずれるなど割りとありがちなベースラインも出ている ü 全体的にベースラインとしては完成度度が⾼高い 感想
- 41. 41 結果2: ベーシックなベースライン(B.S モデル) ü Fと⽐比較してHR/HMは同じ⾳音を刻むことが多く、その特徴が現れている ü ⾚赤枠は全てE（ミ）の⾳音であり、オクターブ違いのE（ミ）をうまく使っている ことが⾒見見受けられる ü キーはほぼE、終わりだけD-‐‑‒>Eっぽいが違和感はまったくない 感想
- 42. 42 結果3: XXX曲風作曲(F モデル) ü リズム、キーに関しては他と同様悪くない ü ただしスラップできる原曲のはずが、スラップっぽい譜⾯面にはなっていない 感想 削除
- 43. 43 結果4: 速弾き作曲(B.S. モデル) ü リズム、キーに関しては他と同様悪くない ü 速弾きも悪くはないが、譜⾯面上5弦ベースでない物理理的に弾けない(4弦ベースし か学習していないのに) 感想 削除
- 44. 44 欠点: リズムがほぼ複製... ü どんなリズムを投⼊入しても、同じリズムが返ってくるだけ ü ベースの特性上、仕⽅方がないことではあるが、、、 ü なんらかのノイズ、もしくは確率率率をSoftmaxではなく偏りを⼤大きくするものを 採⽤用し、リズムは崩れないがちょっと変化するようにする必要はある 感想 インプット ⽣生成リズム 同じリズムが 複製されるだ け・・
- 45. 45 ⽬目次: 1. Motivation 2. Google Magentaプロジェクト 3. 独⾃自⾳音楽作成NN検証 4. まとめ
- 46. 46 • 現時点において⾳音楽⼈人⼯工知能分野はまだ発展中 • 完全に⼈人⼯工知能に任せるより、ある程度度⾳音楽理理論論を 踏まえた上でNNを構築したほうが良良さそう • 階層型で役割の違うLSTM構築も効果あり • 数値の特性をもっても誤検知が許されない場合は one hot vectorは効果的 まとめ
- 47. 47 (補足) magentaの新しいNN(1) : Drums RNN リズムを司る RNN
- 48. 48 (補足) magentaの新しいNN(2) : imporv RNN コード進⾏行行を 司るRNN
- 49. 49 (補足) magentaの新しいNN(3) : Rl Tuner 強化学習
- 50. 50 (補足) : 発展系 Wavenet https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
- 51. 51 (補足) : 発展系 Wavenet https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/ CD⾳音質だと1秒作るのに数⼗十分かかるらしい。。。
- 52. 52 • リズムの揺らぎ • リズムと⾳音の同期(⻑⾧長さが異異なった場合への対応) • アルゴリズム⾼高速化(QRNNへの変更更?) • Midiまで⾃自動作成 • magenta のDrums RNNとの連携 • アプリ作成 => リズムジェネレータとしてリリースできれば⼩小銭儲かりそう！ （と いうか個⼈人的に欲しい！） 今後のアプリ改善点