人間の魂に共鳴する芸術形式として、音楽は常に私たち全員にとって永遠の伴侶です。人工知能を使用して音楽を作成することは数十年前に始まりました。当初、これらの試みはシンプルかつ直感的であり、基本的なアルゴリズムが単調な曲を作成していました。しかし、テクノロジーが進歩するにつれて、AI 音楽ジェネレーターの複雑さと機能も向上し、ディープラーニングと自然言語処理 (NLP) がこのテクノロジーで重要な役割を果たす道が開かれています。
現在、Spotify などのプラットフォームは人工知能を活用してユーザーのリスニング体験を微調整しています。これらの深層学習アルゴリズムは、テンポや雰囲気などのさまざまな音楽要素に基づいて個人の好みを分析し、パーソナライズされた曲の提案を作成します。さらに、より広範なリスニング パターンを分析し、インターネットで曲関連のディスカッションを検索して、詳細な曲のアーカイブを構築します。
音楽人工知能の起源: アルゴリズム作曲から生成モデリングへの旅
1950 年代から 1970 年代までの音楽業界における人工知能ミキシングの初期には、主にアルゴリズムによる作曲に焦点が当てられていました。これは、定義された一連のルールを使用してコンピューターが音楽を作成する方法です。この時期の最初の注目すべき作品は、1957 年の「イリアック弦楽四重奏曲組曲」です。乱数を含むプロセスであるモンテカルロ アルゴリズムを使用して、伝統的な音楽理論と統計的確率の範囲内でピッチとテンポを決定します。
この期間中、別のパイオニアであるヤニス クセナキスは、確率過程 (ランダムな確率分布を含む) を利用しました。