機械学習は、基本的に機械に学習方法を教えるAIの一分野です。機械学習は、「学習データ」を使ってパターンを見つけ、そのパターンを使ってデータに基づいたモデルを構築します。

深層学習は機械学習(ML)のサブセットで、一度モデルが構築されると、人間が介入しなくても、そのモデルがどのように使用されているかのデータを収集し、出力をさらに微調整することで、改善し続けることができます。Spotifyの「Discover Weekly」は、その最もわかりやすい例です。Appleの音声アシスタント「Siri」も、実際に録音された音声を学習して合成された音声であり、時間の経過とともにユーザーの声をより正確に認識するようになっています。(この記事では、機械学習と深層学習を総称してMLと呼んでいます)

しかし、MLが使いこなそうとするのはレコメンデーションだけではありません。1980年代には、作曲家のデビッド・コープが作家性を高めるためにバッハの曲集をコンピュータに学習させ、音楽を生成するためにMLが使われていました。

最近では、ActressやHolly Herndonなどのアーティストが、自分の音楽、ボーカル、ステム、スタイルについてモデルをトレーニングし、データセットを構築することで、自分に似せたバーチャルなコラボレーションを試みています。 プラグインや音楽制作ソフトウェアもMLを採用し始めており、iZotopeのNeutronは、スタジオでの音楽制作方法に新しい時代をもたらしました。

最近では、SpliceやLoopmastersなどがMLを利用して、トラックを改善するための新しいサンプルを推奨したり、ハーモニックプロファイルやトーンなどの抽象的な属性に基づいて何百万ものサウンドのライブラリをスキャンできるようにしています。

EndelやAIMIのようなアプリは、Richie Hawtin、Grimes、Black Loops、Shanti Celesteなどのコラボレーションによるステムを使用して、決して繰り返されず、終わることのないパーソナルなジェネレーティブミュージックを作成しています。 DJプレイもMLの影響を受けています。VirtualDJとAlgoriddim社のdjayソフトウェアは、AIによるリアルタイムのステムセパレーションを導入しました。また、DJソフトウェアのAutoMix機能では、曲が次の曲とどのようにブレンドされるかをMLで理解し、次の二次会で完璧な自動DJを提供します。

SpotifyやSplice、Loopmastersのように、高度なレコメンド機能や検索機能は、すべてのDJソフトウェアで一般的になってきています。Pioneer DJのrekordboxでは、AIによるボーカル検出機能が導入され、ボーカルの衝突を防ぐことができます。新しいバーチャルリアリティのプラットフォームであるSensorium Galaxyは、カール・コックス、エリック・プライズ、シャーロット・デ・ウィッテを採用し、何百時間ものエレクトロニックミュージックのトレーニングを受けたAI DJのサポートを受けて、バーチャル空間内でパフォーマンスを行いました。

このテクノロジーが、私たちが音楽を作り、演奏し、聴く方法に与える影響は、広範囲に及び、時に劇的なものとなるでしょう。前例のない新たな法的・倫理的問題が発生し、ディープフェイクは何が本物かという私たちの認識を変えるでしょう。音楽制作のための楽器、DAW、ツールは完全に再考され、再設計されます。

ミキシングやプロダクションの基本的な技術は自動化され、バーチャルDJがミキシングや選曲をマスターし、生死を問わずあらゆるアーティストとのコラボレーションや個人情報の盗難が可能になるでしょう。 これらの問題を探るために、私たちは主要なアーティスト、開発者、スタートアップ企業、専門家に話を聞き、AIがエレクトロニック・ミュージックの未来をどのように形作るのかを探りました。