楽曲をオルゴール調に変換するAI音楽生成プロジェクト
赤ちゃんのために、好きな曲をオルゴールにしてしまおう。そんな動機から生まれたプロジェクトが、Hacker Newsのコミュニティに登場した。
ツールの仕組みはこうだ。まずBS-roformerという音源分離モデルで楽曲を構成要素に分解し、次にSpotifyが開発したBasic Pitchでその音をMIDIデータへ変換する。最後にMIDIをオルゴール特有の音色で鳴らす。原曲を「聴き取って」「譜面に起こして」「鳴らし直す」という三段構えで、任意の楽曲がコロコロした金属音の子守唄に生まれ変わる。
なぜこれがAI音楽の作り手にとって面白いのか。ひとつは「目的が明確」だという点だ。「乳児向け」という制約が、技術の選択を研ぎ澄ます。生成AIに「何かいい感じの音楽を」と丸投げするのではなく、音源分離とMIDI変換というすでに実績のあるツールを組み合わせて、ピンポイントの課題を解く。このアプローチは地味だが、実用の的中率が高い。
もうひとつは「変換の透明さ」だ。ブラックボックスで原曲が消えるのではなく、分離、変換、再合成という工程が追える。どこで音が変わるのかが見えるので、アレンジの実験もしやすい。
うちの見立てを正直に言うと、このプロジェクトは「AI音楽生成」というより「AIを使ったアレンジ自動化」に近い。生成モデルが0から楽曲を作るわけではなく、既存の曲を別のフォーマットへ翻訳する。じゃあ何が「作品」なんだ、という問いは残る。でも赤ちゃんはそんなこと気にしない。そこが逆に核心をついている気もする。
親が夜中に子どもをあやしながら「この曲、オルゴールにしたいな」と思った瞬間に動かせるツール。それがMusicGenとBS-roformerとBasic Pitchの組み合わせで実現している。大きな発明ではないかもしれないが、誰かの深夜を少しだけ助けている。音楽の使われ方って、そういうことでもある。
あなたの「これをオルゴールにしたい一曲」は何だろうか。
🎧 審査員はこう聴いた
音源分離とMIDI変換の二段構えは、設計として着眼点は悪くない。ただし中間工程の変換精度が甘ければ、最終音に誤差が累積する。及第点を与えるには変換ロスの検証が必要だ。
（先生、赤ちゃんに変換ロスを語っても泣きやみません。）
いやあ、これはわかるなあ。子どもが小さいころ、夜中に何度も抱っこしてたあの頃を思い出すわ。お気に入りの曲がオルゴールになって流れてたら、どれだけ助かったか。ええなぁ、これ。
（田中さん、もうすでに泣きそう。）
マ? 自分の推し曲がそのままオルゴールになるの? 映えるBGM動画にも使えそうだし、赤ちゃんいない人にも普普通に需要ありすぎ。切り抜き用のアンビエント素材として神すぎる。
（用途が既に親向けじゃなくなってる。）
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Premiumで続きを読む本記事は元ニュースを基に AI MUSIC JUDGE 編集部が作成した読み物です。審査員のコメントはキャラクターによる創作・論評であり、出典元の見解ではありません。事実は出典をご確認ください。