自己流!機械学習を活用した音楽耳コピ【Spleeter】

早速こちらをご覧ください!

耳コピしたほう
元ネタ

そう、僕の趣味のひとつは、好きな音楽の耳コピをすること!今まで数十曲の楽曲を耳コピ&アレンジして公開してきました。自分で楽譜を作ってピアノや金管楽器で演奏するのも好きです。

この楽曲「I feel coke.」は、1987年のコカ・コーラのCMで使われたのがきっかけで気になっていましたが、今年(2023年)に「水曜日のカンパネラ」がカバーしたということで耳コピしてみました。

楽曲をそのまま聴いて(たまに再生速度を下げながら)、聴こえた音をDTMソフトに打ち込んでいって作っています。

でも、たくさんの楽器(トラック)が入り混じっていると、注目している楽器の音やリズムが他と被さって欠落してしまうことがあります。これ伝わるかな?吹奏楽や軽音をやってた人なら共感してくれるかも…

そんなとき、僕は機械学習の力を借ります!

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無料なのに超有能な楽器分離ライブラリ「Spleeter」

Spleeter(スプリーター)、ご存知ですか?

楽曲データを放り込むと、ドラム/ボーカル/ピアノ/バス/その他 の5つに分離して返してくれる便利なツールです。これがかなり高性能。オープンソースツールなので、無料で使用できます。

「I feel coke.」を5つに分離すると、こんな感じです。かかった時間は3分未満。

分離すると隠れた音も聴こえてくる…初めて使ったときは鳥肌が立ちました!例えば、バンドで楽曲をカバーしたいときに便利ですよね。パートごとの練習にも活用できそうです。

数年前までの楽器分離は、超高性能なコンピュータと超高価なソフトが必要で、一般の人には手が届かないものでした。近年は、将棋AI、ChatGPTやお絵描きAI(生成AI)などが登場しているように、統計的な分析方法や深層学習が発展してきており、僕たちでも手軽に扱えるようになりました。

説明は、こちらのブログ記事が詳しいです。

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Spleeterを実際に使ってみよう!Google Colab上が便利!

あなたも使いたくなってきましたか?Spleeterは、プログラミング言語「Python」で利用できます。

プログラミング知識がなくても大丈夫です!

プログラムは既に書いてあるので、こちらからアンケートフォームに記入する感覚で分離できちゃいます。

実行画面

詳しい説明は省きますが、無料の「Google Colab」サービスを使うことで、追加のインストール無しでPythonプログラムを実行でき、ブラウザだけで完結するようになっています。

このプログラムは、YasaiDev(電気野菜)さんのQiita記事で紹介されているものを引用しています。仕様変更により実行不能となったため、僕がちょっとだけ修正しています。最小限のステップで分離でき、便利なパート合成機能があって使いやすいです。ありがとうございます。

ぜひ使ってみて、感想を教えてくださいね!

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