ピアノの演奏動画から楽譜を自動作成 ディープラーニングで 京大が技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 京都大学の研究チームが開発した「Non-Local Musical Statistics as Guides for Audio-to-Score Piano Transcription」は、Web上のピアノ演奏動画の音声データから楽譜を作成する、深層学習（ディープラーニング）を用いた自動変換システムだ。 システムは、3段階で構成される。1段階目は、入力された動画の音の信号に対してMIDIシーケンスを深層学習ネットワークで推定（Multipitch detection）する。ピッチ解析用とベロシティ推定用のネットワークを別々で学習し、その出力を組み合わせてMIDIシーケンスを合成する。2段
AIが1秒で契約書をレビューする「LegalForce」が5億円を調達、β版は約3ヶ月で70社が導入 | TechCrunch Japan
U.S. President Joe Biden has issued an executive order (EO) that seeks to establish “new standards” for AI safety and security, including requirements for companies developing foundation A Detail, a startup with video recording and editing apps for Mac and iPhone, has released a new multiplayer feature that lets users easily record a multi-camera podcast through two iPhones (or iPads) w
人工知能でカンニングを発見 京大などがプログラム開発：朝日新聞デジタル
人工知能を使い、試験で他人の答案をのぞき見するなどのカンニングを検出する技術を、京都大などのグループが開発した。これまで教員の経験に頼っていた手法を取り込み、高い精度で自動的に見つけ出せるという。 日本物理学会の月刊誌電子版で発表した。京都大の大関真之助教（システム構成論）らは、「機械学習」と呼ばれる人工知能の技術を使い、試験を受ける人の過去の成績と、試験問題の難易度、クラスメートの回答の重なり具合などを計算するプログラムを作った。カンニングの疑いが低い人を順番に除外して、疑わざるを得ない人を特定する。 ３０人のクラスで１割が互いに回答をのぞき見するという設定で計算したところ、カンニングした全てのペアを特定できたという。大関さんは「従来の手法は『決めつけ』の恐れがあったが、この技術では回避できる」と話している。（阿部彰芳）
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