Fake Plastic Trees

音楽とシステム,及び機械学習との関わりについてのサーベイや実装など.https://twitter.com/iwa_sheep

DAWから出力した音をフーリエ変換して可視化しつつ音も鳴らす

 

この記事は?

 この記事は,MIDIキーボードなどをDAWに接続しながら,Processingで音の可視化を行いつつ,音も出力するための手順を紹介します.

 

*また,この記事は,「PERSOL PROCESS & TECHNOLOGY Advent Calendar 2019」の最終日の記事です.

https://qiita.com/advent-calendar/2019/ppt

 

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Spotify Web APIから収集した楽曲のメル周波数スペクトログラムを用いたジャンル推定と特定次元空間へのマッピング

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マリーゴールドあいみょん)のメル周波数スペクトログラムを可視化した様子

1、概要

 パーソルプロセス&テクノロジー株式会社でデータサイエンティストをやっていますいわしと申します.普段は自然言語処理をメインとしていますが,今回は音声処理(モデルはCNN)について記述します.

*この記事は弊社のQIitaにおけるアドベントカレンダーの1日目の記事として記載しています.是非他の記事もチェックしてみてください.

 

 インターネットの発達と共に,人と音楽の関わり方は大きく変わってきました.今はインターネットを通じて,大量の音楽に瞬時にアクセスすることができます.しかしその結果,自分の好みの楽曲を世界中の楽曲の海から発掘する作業は,レコード屋で盤を掘る作業と比較して極めて労力のいるものとなってしまいました.なので,自分が好きになるかもしれない楽曲を推薦してくれるモデルを作成することにしました.

 この記事では,Spotify APIを用いて楽曲情報を収集し,楽曲のもつ特徴量から楽曲同士の距離を測定し,一方の曲に似ている他方の曲を推薦するという実験の記録として執筆しています.

 

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