VAEに基づく「AI耳コピ」手法 - Qiita

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misshiki “VAE（Variational Autoencoder）という手法をコード採譜タスクに応用”

Autoencoder

2021/12/23 リンク

pwatermark 「人間の癖」を含めて深層学習すればそうなる「人間の癖ってどんなんだ」と考え始めると多分きりがないので、深層学習の近似でモデル作ってから考えるほうが効率良さそうだよね

2021/12/23 リンク

yojik 確かに弾く側の都合でコードの解釈を変えることは多いので納得 “人間は機械的に音を記号に当てはめているだけ（＝従来的な識別的手法）ではなく、「作曲」能力も駆使しながら「耳コピ」している”

2021/12/23 リンク

tekitou-manga パート毎のトラックをAIで抜き出せるまであとどれくらいなんだろう？クローズドにはもう出来てそうな気もするけど。ギターやベースは音の幅が有りすぎるの結構大変そうではあるが

2021/12/22 リンク

sh19910711 "「生成モデル＋推論モデル＝VAE」でなんかぐるぐるさせる / 「何か（主に顔写真）を合成する魔法」というイメージのせいで、自動採譜の研究ではスルーされがちだったのかも"

2021/12/22 リンク

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しばらく前にオンライン開催された「OngaACCELシンポジウム2020」にて、吉井和佳先生による自動採譜技術... しばらく前にオンライン開催された「OngaACCELシンポジウム2020」にて、吉井和佳先生による自動採譜技術研究の発表がありました。たいへんありがたいことに、あの藤本健さんの記事でピックアップしていただき、なかなか反響があったようです。音を楽譜にする“耳コピ”はここまで来た。AI自動採譜の最前線この記事で紹介されている成果のうち、しゃをみんはコード採譜の研究に取り組んでおります。吉井先生の発表の中で、「ミラーニューロン仮説」なる概念が紹介されたあのパートです。「生成モデル＋推論モデル＝VAE」でなんかぐるぐるさせるという話をしていましたね。本記事ではこの研究成果をざっくり解説するとともに、「AI自動採譜」研究の現在地を自分なりに整理してみたいと思います。研究内容はIEEE TASLPに掲載されています。引用してください。 Semi-supervised Neural Chord

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konhir2021/12/24
misshiki2021/12/23
takasago082021/12/23
pwatermark2021/12/23
binary-pi2021/12/23
yarumato2021/12/23
yanacii2021/12/23
sakito09022021/12/23
knok2021/12/23
zinziroge2021/12/23
codingdead2021/12/23
kohge42021/12/23
yojik2021/12/23
omega3142021/12/23
yamori04082021/12/23
kazkaz032021/12/23
Hiro_Matsuno2021/12/23
keysuccess2021/12/23

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