作曲家は失業か？：文章で作曲できるAI作曲ソフトStable Audioの最新版

AI作曲ソフトの最新版が公開される：文章で作曲可能
AI作曲ソフトに使用されるIT技術
PythonとAIでAI作曲ソフトを開発
AI作曲ソフト：応用アイデア
- 同業種への応用
- 他業種への応用
AI作曲ソフト：まとめ

AIエンジニアやプログラマーに転職して、AI作曲ツールを開発しましょう。

AI技術の進歩により、音楽生成が新たな可能性を迎えています。

AIで作曲に使用されるIT技術や具体的なPythonコードも解説しますので、AIエンジニアやプログラマーに転職したい方には必読の内容です。

AIで作曲する技術を応用したビジネスや教育分野での新しいアイデアも紹介しますので、新しい視点や発想を得られます。」

AI作曲ソフトの最新版が公開される：文章で作曲可能

https://www.stableaudio.com/

参考

Stability AI Launches Stable Audio 2.0 With Audio-to-Audio Generation Feature

Billboard

「Stability AI」は、「Stable Audio 2.0」という新しいAI音楽生成モデルを発表しました。

Stable Audio 2.0は、44.1kHzステレオで最大3分間の高品質な音楽トラックを作成できます。ユーザーは自然言語の指示で、さまざまな音声効果やスタイルの変換が可能になりました。

作曲家やアーティストは、メロディーやバックトラックなどを自由に制作できるそうです。

AI作曲ソフトに使用されるIT技術

文章だけで新しいメロディを作り出せる「AI作曲ツール」の最新盤が公開されたということですね。

「Stable Audio 2.0」ですからまだバージョンは「2」ですが、これがバージョン「10」になった時、人間の作曲家は失業するかも知れません。

「AIで作曲」に使用される主なIT技術は、以下の通りです。

プログラム言語：Python（多くのAIライブラリで作曲をサポート）
AI技術：機械学習（特に深層学習）、音楽生成モデル（例：LSTM、Transformer）、自然言語処理（音声から音楽への変換に使用）
データベース技術：NoSQLデータベース（例：MongoDB）、SQLデータベース（例：MySQL）（音楽データやユーザー情報の管理に使用）
クラウド技術：AWS、Google Cloud Platform、Microsoft Azure（計算リソースやストレージのため）
セキュリティ対策：SSL/TLS（通信の暗号化）、認証・認可システム（ユーザー管理のため）

PythonとAIでAI作曲ソフトを開発

PythonとAIで、AI作曲ソフトを開発してみましょう。

以下は、AIで作曲を行うための簡単なPythonのサンプルコードです。この例では、LSTM（Long Short-Term Memory）ネットワークを使用して、短いメロディーを生成します。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Activation

# サンプルデータ（簡単なメロディーの数値表現）
# ここでは、0-11の数字を音符に見立てています（C, C#, D, D#, E, F, F#, G, G#, A, A#, B）
data = [0, 2, 4, 5, 7, 9, 11, 12]

# データの前処理
X = []
y = []
sequence_length = 4

for i in range(len(data) - sequence_length):
    X.append(data[i:i+sequence_length])
    y.append(data[i+sequence_length])

X = np.reshape(X, (len(X), sequence_length, 1))
y = np.reshape(y, (len(y), 1))

# LSTMモデルの構築
model = Sequential()
model.add(LSTM(256, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('linear'))

# モデルのコンパイル
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# モデルの学習
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=1, verbose=0)

# 新しいメロディーの生成
start_index = 0
new_melody = data[start_index:start_index+sequence_length]

for i in range(4):  # 新しい音符を4つ生成
    new_sequence = np.reshape(new_melody[-sequence_length:], (1, sequence_length, 1))
    next_note = model.predict(new_sequence, verbose=0)
    new_melody.append(int(next_note[0,0]))

print("Generated melody:", new_melody)

Generated melody: [0, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 11]

サンプルデータは、簡単なメロディーを数値で表現したものです。ここでは、0から11までの数字をそれぞれ異なる音符に対応させています。
データの前処理では、入力シーケンス（X）と対応する次の音符（y）を準備します。
LSTMモデルを構築し、入力層、LSTM層、出力層を定義しています。
モデルをコンパイルし、平均二乗誤差（MSE）を損失関数として、Adamオプティマイザを使用しています。
モデルを学習させ、指定したエポック数で学習を行います。
学習したモデルを使用して、新しいメロディーを生成します。生成する際には、既存のシーケンスの最後の数値を入力として、次の音符を予測します。

上記のPythonコードは基本的な例であり、実際の作曲にはより複雑なデータとモデルが必要です。

AI作曲ソフト：応用アイデア

「AIで作曲」の技術について、応用アイデアを考えてみましょう。

同業種への応用

音楽制作ソフトウェアの強化：既存の音楽制作ソフトウェアにAI作曲機能を組み込むことで、ユーザーが簡単にオリジナル曲を作成できます。
映画やゲームのサウンドトラック作成：AIを活用して効果的に映像作品のための音楽を生成し、制作コストと時間を削減します。
自動作曲アプリの開発：スマートフォン向けのアプリを開発し、ユーザーが自分の好みに合わせて簡単にオリジナル曲を作成できるようにします。

他業種への応用

広告業界でのBGM生成：企業のブランドイメージに合わせたオリジナルのBGMをAIで自動生成し、広告やプロモーションビデオの効果を高めます。
リラクゼーション音楽の提供：AIを使ってリラクゼーションや瞑想用の音楽を生成し、ウェルネス産業での利用を提案します。
教育分野での音楽学習支援：AIが生成した音楽を使用して、音楽の理論や作曲の基礎を学ぶ教育プログラムを開発します。
カスタマイズされた音楽サービス：個人の好みや気分に応じてAIが自動的に音楽を生成し、ストリーミングサービスで提供することで、ユーザー体験を向上させます。

AI作曲ソフトの技術は、さまざまな分野で応用できそうですね。まさに、早い者勝ちのビジネスチャンスです。