![テキストから歌を生成「Suno AI」使い方 作曲家 神前暁もクオリティに驚愕](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ba0e5bb43560b13970e9d35fd82c491ac56c1cb1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fapi.kai-you.net%2Fstorage%2Fimages%2Fupload_images%2F2024%2F02%2F9d15e32d-ca9f-47a9-97e6-fddf3d474a24%2Fmain.webp)
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既存の曲からボーカルや特定の楽器だけをきれいに抽出できる新しい技術を、「End-to-End学習」によるニューラルネットワークを用いて開発したという論文が発表されています。 [1810.12187] End-to-end music source separation: is it possible in the waveform domain? https://arxiv.org/abs/1810.12187 楽曲からボーカルやギター、ドラムなど、特定のパートを分離して抽出できるニューラルネットワークとして、「DeepConvSep」と呼ばれる畳み込みニューラルネットワークが存在していました。これは、楽曲の周波数に応じてどの音がどれぐらい強くなっているかを示す「マグニチュードスペクトログラム」を分析してから抜き出すという手法もの。しかし、DeepConvSepでは、抜き出したパートの精度
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