NVIDIAのNGCを使ったAI音楽: FlowtronとWaveGlowで音声生成

テーブル・オブ・コンテンツ：

1. イントロダクション
2. AIと創造性
3. NVIDIAのNGCを使ったAI音楽
4. 私の創作プロセス
5. NGCカタログとは
6. NGCを使用した音声生成
7. リザルト：ヘキサゴン・マシン

AIと創造性：NVIDIAのNGCを使ったAI音楽の未来 🎵

イントロダクション

こんにちは、皆さん。今日はAIと創造性、特にNVIDIAのNGCを使ったAI音楽についてお話しします。私はTristanと申します。AI専門家であり、ディープラーニングによる研究に多くの時間を費やしてきました。コンピュータサイエンスの学位と人工知能の博士号を持ち、実務でハンズオンのアドバイザーや戦略コンサルタントとして働いています。私は時折、自分自身がコンピュータ科学者の体の中に閉じ込められたミュージシャンのように感じることがあります。そして、時間を見つけることがあれば、人工知能を使って音楽を作曲することもあります。もし興味があれば、LinkedIn、Instagram、YouTubeで私に会うことができます。お気軽に連絡してください。では、さっそく始めましょう。

私の創作プロセス

私は今年、ディープニューラルネットワークを使って4つのアルバムを作曲しました。以下は私の具体的な手順です。

ステップ1：GPTメタルによる音楽のアイデア生成

まず最初に、私はGPTメタルという自身のディープニューラルネットワークを使って、いくつかの音楽アイデアを作り出します。このネットワークは、7000曲のヘビーメタルソングで訓練されたGPT2ベースのトランスフォーマーです。ボタンをクリックするだけで、ヘビーメタルの小さなパートを生成することができます。

ステップ2：アイデアの選別と修正

次に、生成されたアイデアの中から興味深いものを数つ選び、微調整を行います。ほとんどのアイデアが興味深いものですが、それらをノートのレベルで微調整し、ブリッジ、コーラス、バース、イントロ、アウトロなどのフルソングに編曲します。AIにはまだこのような長期的な関係性を理解する能力が不十分なので、この部分では人間の感覚が必要です。

ステップ3：楽器の割り当て

さらに、異なるトラックに適切な楽器を割り当てます。私はさまざまな種類のデジタル楽器を用意しており、この曲はこの楽器で表現されるべきだと判断します。また、伴奏をより興味深くするために、一部のドラムパートやデコレーションを追加することもあります。

ステップ4：ミキシング、マスタリング、公開

最後に、ミキシング、マスタリングを行い、SpotifyやYouTube、Bandcampなどのプラットフォームで公開します。これにより、私の作品が多くの人々に届くことができます。

メリット：

• AIによる作曲により、常に新しい音楽アイデアを生成できる
• アイデアの選別や楽器の割り当てなど、時間を節約できる
• 自分の楽曲を簡単に公開・配信することができる

デメリット：

• AIは長期的な関係性の理解に限界があるため、人間の感覚が必要な部分がある
• AIによるボーカル生成はまだ課題が残っている

NGCカタログ：AI音楽のためのツール 🧰

NGCカタログとは

NGCカタログは、深層学習を利用する人々の生活をより便利にするさまざまなツールを提供しているプラットフォームです。ここでは、トレーニングからデプロイメントまで、あらゆるニーズに対応するコンテンツが揃っています。以下は主な特徴です。

1. コレクション

さまざまなユースケースに基づいたカリキュレートされたコンテンツが提供されています。画像処理、物体検出、音声生成など、思いつくユースケースに対応したコレクションが豊富に用意されています。

2. コンテナ

Dockerコンテナとして提供されており、簡単にシステムに統合することができます。用意された設定を使用して直接利用することも、必要に応じてカスタマイズすることもできます。

3. Helmチャート

Kubernetesクラスタへの自動デプロイメントを可能にするツールです。少し手間がかかるかもしれませんが、適切なリソースを使用することで、より複雑なデプロイメントも簡単に行うことができます。

4. モデル

プリトレーニング済みのニューラルネットワークが豊富に用意されています。これらのモデルを直接使用することもできますし、必要に応じて転移学習を行うこともできます。

5. リソース

多くのユースケースについて、ステップバイステップのガイドが用意されています。初めて取り組む方でも、簡単に始めることができます。

このようなNGCカタログはAWS Marketplaceでも利用することができます。AWSに慣れている方であれば、NGCのリソースを簡単に取得し、実行することができます。

メリット：

• 深層学習に必要なツールやモデルを簡単に見つけることができる
• プリトレーニング済みのモデルを使用することで、迅速にAIプロジェクトを始めることができる
• ステップバイステップのリソースがあるため、初心者でも利用しやすい

デメリット：

• AWSに対する十分な理解が必要

NGCを使った音声生成：NVIDIAの手助け 👨‍💻

音声生成の手順

NGCを使用して音声生成を行うためには、いくつかのステップが必要です。以下では、手短にその手順を説明します。

1. AWSにアクセスし、NVIDIA Deep Learning AMIを使用して仮想マシンを起動します。このAMIはディープラーニングに特化したイメージであり、NGCのカタログを利用するためのものです。適切なGPUを備えたインスタンスタイプを選択します。

2. SSHを使用してインスタンスにログインし、Floatronリソースをダウンロードします。Floatronは音声生成に使用するパッケージであり、すでに準備が整っています。また、NGCのモデルカタログからFloatronとWaveglowのチェックポイントもダウンロードします。

3. Dockerコンテナをビルドします。このコンテナにはFloatronリソースとプリトレーニング済みのネットワークを組み込みます。コンテナのビルドには少し時間がかかるかもしれませんが、通常の作業です。

4. ビルドしたDockerコンテナを実行します。コンテナ内でFloatronを推論モードで実行し、テキストを与えます。すると、Wavファイルが生成されます。

5. 生成されたWavファイルをダウンロードします。これで、実際に音声を聴くことができます。Wavファイルをオーディオワークステーションに取り込み、他の音楽と組み合わせることも可能です。

メリット：

• NVIDIAのNGCは音声生成において大いに役立つツールである
• AWSとの統合がスムーズであるため、簡単に音声を生成できる
• FloatronとWaveglowの組み合わせにより、高品質な音声を生成できる

デメリット：

• インスタンスの起動やDockerコンテナのビルドには時間がかかることがある

リザルト：ヘキサゴン・マシン featuring Floatron 🎶

私はインターネット上に、Hexagon Machineという楽曲を公開しています。この楽曲はFloatronというプリトレーニング済みの言語モデルを使用して、一部のボーカルを生成した後、FlotronとWaveglowを使用して音声を生成しました。ミキシングやマスタリングを行い、最終的にリリースしました。

メリット：

• AIを利用して楽曲にボーカルを追加できる
• NGCとの組み合わせにより、効率的に楽曲制作ができる
• FloatronとNGCはシームレスに統合できるため、使いやすい

デメリット：

• ボーカル生成において、まだ課題が残っている