![]() ![]() ここを ←クリックで 作曲開始 Ver. 3.23 (Aug 2023-) |
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■ 何ができるの? |
日本語歌詞から自動作曲して、伴奏つきで演奏してくれるシステムです。
● 一つのユーザアカウントで、パソコン、スマホ、タブレットPCなどのどのwebブラウザでも使えます。 ● できる項目は総メニューを覗いてください。 |
■ 使っている人はいるの? |
もちろん。
登録ユーザ は1万5000人を超えています。
● 2000万回アクセス突破(2021.3.10から数えて) ● 70万曲超の作曲がされ、一部は公開されています。 ● TV、ラジオ、新聞、ネットなどメディア報道 も多くされました。 |
■ パソコンでもスマホでも使いたい |
もともとそうなっています。
ユーザ登録を一つすれば、
どのパソコンやスマホからでも一つのアカウントで使えるようになります。
(銀行口座を一つ作れば、全部の支店で預金出し入れできるように。)
● パソコンとスマホ用に別々のユーザ登録する方がいらっしゃいますが、パソコンで作った曲をスマホで聴くことができなくなります。 ● しかし、例えば「自分用アカウントと生徒たちの共用アカウントの2つを欲しい」というご希望の場合は、その旨を記入して2つのアカウントを申請して下さい。 |
■ 概要を知りたい。使い方をビデオで見たい! |
● あるユーザが本システムの使い方のビデオを作って下さいました。是非ご覧ください。
● 概要説明が トップページ、 wikipedia(←どなたかが記事作成、感謝!) にありますが、 朝日新聞digital、 東大新聞online、 ITmedia NEWS、 Meiji.net などのネットメディアによる Orpheus の紹介もどうぞ。 ● 詳しくはマニュアルを参照するか、 このページ下方の問い合わせ・発言・質問したい!をご覧ください。研究用の実験システムなので、説明が分かりにくくて申し訳ありません。 → さらに: 開発の歴史、 開発よもやま話、 どらえもんとの関係 |
■ 誰が何のために作ったシステム? |
2006年に当時の東京大学 大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻 第一研究室(あるいは工学部 計数工学科 システム情報 第一研究室 = 嵯峨山/守谷/小野/亀岡 研究室)で、確率モデルを用いた音楽情報処理の研究の一環として自動作曲の研究を開始したのがきっかけです。 2011年には、公開を前提に本システム(Orpheus Ver 3)の開発を開始し、現在もその時の関係者が開発・運用を続けています。そんなわけで "手作り感" 満載のwebページで済みません。 → 詳細 |
■ CREEVO(京都大学の自動作曲サイト)とは関係あるの? |
京都大学で"CREEVO"を開発運用している中村栄太氏は、
東京大学理学部で素粒子物理を学び学位を取得した後、 2012年度: 東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻第一研究室に 研究生として所属(指導教員=嵯峨山茂樹教授)。 2013年度: 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 特任助教 (嵯峨山茂樹特任教授が科学研究費補助金で雇用)。 2014年度: 明治大学, 研究・知財戦略機構, 研究推進員(ポスト・ドクター) (嵯峨山茂樹研究室が科学研究費補助金で雇用)。 の通り Orpheus の開発元に3年間所属していました。なお、その後は 2015年度から: 京都大学, 情報学研究科, 研究員→特別研究員(PD)→白眉センター, 特定助教 |
■ 無料なの? なぜ? |
Orpheus は完全無料です。
国からの助成(現在は、日本学術振興会の科学研究費:基盤研究(B) 21H03462)を受けて、
学術研究としての自動作曲技術開発検証のための公開実験システムを運用しており、
ユーザの方々には相互無償の実験協力者として、
本システム評価実験に参加して頂いているわけです。
その代わり、ユーザの方々の利用記録は研究情報として保存・使用します。 「自分のデータだけ消してくれ」などと我儘を言わないで下さい。 銀行に口座を持ったら、自分の取引記録だけ削除してくれ、と言うわけにいかないですよね。 |
■ できた作品は利用していいの? |
はい、原則として、公開された作品は著作権を気にせず広く使って構いません。
→ 詳細、
ネットへの投稿
但し、以下のような場合:
使用法は、例えば
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■ 作品の著作権はどうなるの? |
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■ どんな曲ができるの? |
例えば、
名作集
をクリックして下さい。
「これが自動作曲結果なのか!」と驚かれる方々が多いです。
例えば ...
「がんじがらめのマリオネット」
また、同じ歌詞からどんなに多彩な曲が作られるかを見るには ... 歌詞投稿/作曲募集 の下の方を見て下さい。 同じ歌詞からどれほど多彩に作曲ができるか、爆笑問題さんが自動作詞して、皆が曲を付けた「明日の鏡」は参考になりそうです。 |
■ すぐ作曲して見るにはどうすればいい? |
とても簡単です。但し、悪用を防ぐためにユーザ登録をしてからです。
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■ ユーザ登録はなぜ必要? |
本当はユーザ登録なしでどなたにも使って頂きたいのです。 実際、かつてはユーザ登録は不要でした。 しかし、その結果、他人を中傷・侮辱・攻撃したり、公序良俗に反する歌詞で多くの曲が作られ、ネットで拡散されました。 その反省から、ユーザ登録と、作品公開可否審査を設けました。 これは、歌詞付きの曲が作れるという、このシステムの特有の特徴の宿命です。 (歌詞なしの音楽作成のソフトやサイトは気楽でいいな、と思ったりしています。) また、web ロボット(internet bot)による作曲を防ぐ役割もあります。 → 詳細) |
■ ユーザ登録に自己紹介を100字も書くのはなぜ? |
すでに1万人以上のユーザが登録 してるので、字数が少ないと皆似た自己紹介になってしまいます。 それに、自己紹介100 字が書けない人に、歌詞が書けるでしょうか? |
■ ログインできない!? |
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■ 「退会」するには? 作品は消せないの? |
このシステムには「入会」したわけではないので、「退会」する必要はありません。
もしどうしても「ユーザアカウントを停止して欲しい」という希望であれば、管理者に連絡を下されば、その後そのアカウントが使えないようにすることはできます(実は、不適切ユーザの扱いと同じです)。 また、作曲データはすべて保存されます。 この科学技術実験の目的から、一部のデータを削除してくれと希望することはできません。 いわば、ユーザは自動作曲実験に参加して、いろいろなユーザ行動データを生み出して、それを研究用に無償で寄贈していることに相当しています。 銀行口座を持てば、銀行取引の記録はすべて記録され、個人の都合で記録の一部削除を希望できないのと似ていますね。 但し、自作品リストを見やすくするために、自分の作品の「お気に入り」だけを表示する機能はあります。 |
■ ユーザ番号とパスワードがわからなくなったら? |
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■ どんな歌詞でもいいの? |
法的・社会的に問題なければ、どんな歌詞でも作曲できます。
歌詞らしい歌詞でなくても大丈夫(例:元素周期表)。
あなたのオリジナルな(あるいは著作権の問題のない)歌詞なら安全ですが、
誹謗中傷、個人攻撃、いじめ、下品な歌詞、炎上に関する歌詞などは禁止されています。
歌詞が思いつかなければ、「例文」か「自動作詞」をクリックして下さい。
曲名と作者名(ニックネームでもいいです)は、必ず記入して下さい。
★ 不適切な歌詞を用いた場合などは、予告なくユーザ停止されることがあります。 |
■ 作詞作曲を全部AIで曲を作ってみたい! |
もちろんOK。大いにAI体験してみて下さい。 ●このシステムの「自動作詞」機能で、数個のキーワードから歌詞を作れます。 ●他の自動作詞サービスを使っても構いません。 ●世界中で話題になっているOpenAI社の「ChatGPT」に作詞して貰ってもいいです。 例えば「番組終了の歌を作って下さい。」と入力すると、 「またね、さよなら」 (Verse 1) 時が来たんだね 番組も終わりかけ たくさんの思い出が 今も心に生きてる (Chorus) またね、さよなら この時間も終わりだね 明日も新しい始まりが 待ってると信じてるよ (... 後略)のように、見事にOrpheus仕様の歌詞が自動で作られます。 (これはNHKで流されました) ●他にもChatGPT+Orpheusで総AI作詞作曲した曲のサンプルをどうぞ。 |
■ デュエットも作れるんだって?! |
作れます。 こういう機能は自動作曲サイトでは貴重でしょうね。 作曲結果のページで「二重唱作曲」をクリックすると第二声の作曲条件の設定ページが表示されるので、最上段の二重唱の「作曲」をクリックすると自動作曲された二重唱が自動的に流れます。⇒ 二重唱作例 |
■ Orpheus ってどういう意味? |
マニュアルの以下の部分を参照して下さい: システム名 "Orpheus" の由来 (クイズ付き) |
■ インスト曲(器楽曲)は作れないの? |
作れます。
インスト曲検索
に多数の例があります。
条件設定で「歌声」に任意の楽器音を指定すれば、歌唱風の旋律を楽器で演奏させられます。
その場合は、歌詞は無意味でも構いません。
作品例: ジャズ風(ブルース)、 弦楽三重奏、 太鼓、 短い曲、 すごい曲 |
■ このシステムの合成音はもっと良くできないの? |
チャチな音で申し訳ありません。
このシステムは、「自動的に作曲を行う技術」が主目的で、本来は作品の楽譜を出力するだけでした。
楽譜出力だけでは分かりにくいので、合成音声と楽器音での出力音を付加しましたが、最新の商用ソフトのような良い音を、不特定多数に無償で自動で提供するのは(音源メーカが許可してくれず)無理があります。
作曲作品の MIDI データをダウンロードし、商用の DAW ソフトなどを駆使して、人手で良い音の作品に磨きあげる"2次創作" は、大いに推奨します。
好例:●Orpheus原曲(ひとり姫さん作詞・作曲の「楽園」) ⇒ 音色向上作品(Styx Strix (風丸)さんのリメイク作品)
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■ 自分の詩に誰か作曲して欲しい! |
自分の歌詞を 歌詞投稿+作曲募集・協作/競作のページに投稿し、 熱意を持って歌詞の意図・狙いなどを解説・コメントすれば、他ユーザが作曲してくれるかも知れません。 (もちろん、ユーザ登録していることが必要です。) |
■ 使い方がうまくなりたい! |
このシステムは作曲のための「道具」なので、スキルが向上すればよりよく使いこなせます。 自動作曲のテクニックにヒントがあります。 |
■ 「技術点」って何? |
工夫の多さを測りたくて作った指標です。
作曲ごとに、自動作曲の条件設定の多様さ(≈例 の黄色部分数)を数えて表示しています。
基本は、初期設定時は0点で、項目をいじって曲の多様性が1つ増えるたびに0.1点増えるような仕組みです。
詳細は非公開です。
(レストラン案内webなどでも、評価の仕組みは秘密ですよね。)
但し、これはあくまで「技術点」であって、音楽の質を表わしている保証はありません。 とはいえ、結構参考になりますよ。 |
■ 作曲してみたけど、歌詞が聴こえない! |
以下の可能性があります。
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■ 作曲に失敗しました、と表示された! |
「申し訳ありません。作曲に失敗しました。」と表示されることがあります。
原因にもよるのですが、作曲条件を変えると解決する場合があります。 【説明】 Orpheus 自動作曲は、歌詞の抑揚、旋律リズム。和声との整合性などの制約条件を満たす解を、全数探索することによって行われています。解が見つからない場合が起こるのは、 (1) そもそも与えられた制約条件下では解が存在しない場合、 (2) 解が存在するのに、全数探索するアルゴリズムにバグがある場合、 などが考えられます。 自動作曲アルゴリズムについては今後も研究・模索しますが、どんな条件でも旋律解が見つかることを保証はできません。 また、どうすれば解が存在する条件にできるのかも、理論的に示すことは難しく、ユーザの試行錯誤と同じことしかできません。 |
■ 思ったように動かない!(問題発生) |
説明通りに操作しても思ったように動かない場合は、多くは
● ユーザの勘違い
のようで、落ち着いてやり直したら解決した、という報告が多いですが、
● システムの説明が古い場合
もあり得ます。実験システムなのでご容赦下さい。
● システムにバグがある場合 ● 運営者が操作を間違えた場合 いずれにしても、解決するには、掲示板のQ&Aか、問い合わせメールで詳細な情報をお寄せください。 詳細な情報とは、バグ報告では常識ですが、
● ユーザ番号、ユーザ名、問題の作品番号(とタイトル)
などは必須項目です。
中にはユーザ名も名乗らず、「思ったように動きません。どうすればいいですか?」と尋ねるユーザもいますが、普通はうまく行っているのだから、これだけの質問には答えようがありません。
(どのページかはブラウザのURL窓に表示されています。)
● パソコンかスマホか。OS名、ブラウザ名 ● 何をしたくて、何を期待して(どうなるはずなのに)、どのページで、どのような操作を行ったときに、どのような反応があったか、(画面ダンプなども) ● どうして欲しいのか なお、問題報告後に解決した場合は、必ず判明した原因と解決法をご一報下さい。(そのための「実験協力者」なのです。) |
■ 問い合わせ・発言・質問したい! |
4種類の掲示板があります。
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■ どういう経緯でこのシステムを作ったの? |
詳しくは開発の歴史をご覧ください。 2006年に自動作曲アルゴリズムを発案したことに始まります。 それを東京大学での卒論テーマ候補として掲げたところ、ある学生が選択し、実際に作曲ができることを実証し、学会で発表しました。 その後、その研究テーマの継続発展に興味を持つ学生が続き、web ベースでの公開実験を開始し、バージョンアップを重ねて今に至っています。 |
■ このシステムを他者に紹介したい! |
もちろん大歓迎です。 実際、「身近なAI」「無料のAI体験」として小学校から大学まで授業で紹介されることも多いようです。 特に許可は必要ありませんが、そのことをご一報下されば嬉しいです。 |
■ どういう原理なの? |
いくつかの解説論文は書いてあります。
例えば、ちょっと古いですが、OR(オペレーションズ・リサーチ)学会が無料で公開しているものとして2009年9月号中の解説論文:
「日本語歌詞からの自動作曲」 https://orsj.org/wp-content/corsj/or54-9/or54_9_546.pdf があります。 他の論文はネットで調べて、もし有料の場合は図書館に相談すれば入手できるかも知れません。 |
■ これは生成 AI なの? |
はい、そう言っていいです。
人工知能と言う語は曖昧で多義的ですが、
現代では、人工知能(AI: artificial intelligence)は、人間の知能を必要としていた作業を、機械(多くはコンピュータ)が代行する技術を広く指す語になって来ました。
かつては論理推論する機械などの狭い分野で使われていた語でしたが、パターン認識、ビッグデータ解析、センサ情報処理、機械学習、知識処理、言語翻訳、画像処理なども「AI」と大括りに呼ばれるようになりました。
人工知能分野の研究として、チェスや将棋で人間のチャンピオンに勝つようなシステムが開発されて話題になっています。 私たちは、ルールが決まっている勝負の次の目標として、従来は人間にしかできない高度な知能活動あるいは芸術行為と考えられている作曲は自動化できるのかを対象に研究を始めました。 これには、人工知能としての研究の意味だけでなく、世界一にならなくても十分役に立つ可能性があります。 最近、ChatGPTが出現してから「プロンプト・エンジニア」という語が話題になっていますね。 つまり、生成AIにうまく入力することで、望ましい結果を得るようにAIを使いこなす人は高給で雇われる時代が来ています。 Orpheus を使いこなして、多彩な曲を自在に作れる「Orpheusプロンプト・エンジニア」が世に求められる時代になっているかも知れませんね。 |
■ 学習データは必要ないの? |
近年は、古典的な人工知能では扱いにくかった理論が不明だった問題が、膨大な学習データがある場合には深層学習(deep learning)により解決に近づける場合が多く、その手法が break-through として人気の手法になっています。(簡単に言えば、任意の次元のベクトルXからベクトルYへの非線形写像を、沢山のデータから逐次近似して学習する方法で、もともとは音声認識などのパターン認識分野から興った手法です。)
このため、AI というと学習が必要と誤解している人が多くなりましたが、実はAI には他にも様々な手法があり、このシステムでは、自動作曲には確率モデルと最適解探索を用い、自動作詞では機械学習と確率モデルを用いています。 音楽作曲では音楽理論が確立している一方で、多様かつ均質で十分な量の学習データがないのがその理由です。 つまり、大量の均質なデータで深層学習すると、与えたデータと見分けがつかないほどそっくりな作品が作れるかも知れませんが、それは表面的な贋作作成になりそうだし、ユーザの嗜好・志向を反映しにくく、音楽理論は無視されるでしょう。 人の音楽創造を手伝うツールとしての自動作曲は、ユーザの感性を反映しつつ、職人のように音楽理論を守って音楽を実現する、という方が良いのではないか、と考えたのがこのシステムです。 人工知能の方法論を人間に喩えると、理論中心の座学教育と、真似するだけの現場学習に大きく対比できます。 近年は、理論を教えないでも大量のデータにより人間の真似ができるようになる後者の方法論が話題に登るのですが、音楽創作の立場で言えばそれは巧みな自動「贋作」技術に当たります。 機械が行う「真似」は、出来が精巧な割には、原理を全く理解していないので応用が利かないのですが、人間なら贋作が巧みならば技術も高度に理解・習得していそう、と思いこんでこれこそ人工知能だ、と報道されてしまうのが盲点です。 ChatGPTでは、ネットから膨大な話題を取り込んで、どんな質問にもまことに尤もらしい人間と間違うような見事な回答をしてくれるのですが、物事の原理に基づいているわけではないので、真偽は怪しくて、数学の問題などは自信たっぷりに間違う例がNHKLなどでも紹介されていますね。 今後は、学習データからどういう本質を学ぶのか、如何にして表面的な人間模倣を出す売ることができるのか、などが重要になるでしょうね。 自動運転を例に取ると、車から見える画像と人間の運転操作の関係を大量の対データから学習すれば、車は何の理解もしないでも人間同様の細かい動きができるでしょう。 しかし、そのような経験だけから人間の運転の背後にある交通法規を獲得し、人の安全を優先する価値観を学び、ルールや常識に基づく判断は別の方法論で与えることが必要です。 人間の作曲家の作曲創造では、交通法規に相当する西洋音楽の規則を理解し守ることがベースにあって、それを多くの音楽例からの経験で磨いて、さらに他人がやっていない独創的な作品を生み出せるようになるわけです。 Orpheus では、音楽理論は機械に任せ、創作的なセンスの部分はユーザに任せる方式と言えるでしょう。 現在のシステムでは、自動作詞機能のみデータから学習していますが、他は音楽理論に基づいています。 つまり、限られた量の運転データをまねる方式より、交通法規と地図を頼りにする方式です。 将来は両者方式が融合するでしょう。 |
■ AI が不得意とすることは何? |
かなり未来の話です。私見ですが、「常識」と「創造意欲」だと思います。
人間はタンパク質でできた確率統計機械です。 人間はいつも確率を意識しているので、「必ず」「きっと」「多分」「ひょっとしたら」「全然」など確率を表す言葉を口にし、予測や推測を行います。 人生とは、自分の「経験」という統計解析でそれらの確率を推定・修正する学習プロセスと言えます。 そうして他の人々と大きく違わない確率を学習している人は「常識人」と呼ばれるでしょう。 この常識は、一つの分野だけでなく、人生のあらゆる局面で応用されます。 それが「固定観念」だったりするのですが、そのお陰で少ない経験で常識的な対処ができます。 機械学習で言えば、少ない学習データでも、他分野での学習が役立つわけです。 固定観念としての欠点より、このようなメタ知能とでも言える上位の学習と一般化が、利点になることが多いでしょう。 (将棋のように、他の分野とは異なる世界では、人間社会の常識があまり役立たないかも知れません。それでも「強気の攻め」とか、人間社会を反映する語が使われるのですが。) 常識に基づいた「固定観念」は楽で安全ですが、いつも同じ問題解決をしていると、音楽で言えばマンネリ化するでしょう。 しかし、人間は最も安全な問題解決に安住せずに、冒険であっても新しい解決を試みる意欲を持っています。 しかも、単にランダムな冒険ではなく、それなりに意味のある冒険を試みるでしょう。こういうメタ知能とでも言える仕組みを人工知能に組み込むのはまだ先であろうと思います。 |