AIの採譜精度に差が出るのはなぜ？

音のきれいなピアノのソロ録音をアップロードすると、精度の高い結果が得られます。同じツールにライブのバンド録音を読み込ませると、結果はかなり違うことがあります。この差は、録音の音と、そのAIモデルがどう作られたかという二つの要因から生まれます。

まず精度の目安を知りたいときは、AI採譜の精度について知っておきたいことを読んでみてください。録音を読み取りやすくする音楽上の条件や、同じ音源でもツールによって結果が変わる理由を理解するのに役立ちます。

AIの採譜精度に影響する音楽上の要因

録音には、AIが読み取りやすいものとそうでないものがあります。音源から精度の高い結果が得られるかどうかには、次のような要因が関わります。手順を追って準備したいときは、精度の高いAI採譜を得るためのガイドも参考になります。

標準とは異なるチューニング

多くのAI採譜ツールは、西洋音楽の標準的なチューニングで演奏された音楽を学習しています。全弦を1音下げたギターや、音と音の間隔が異なる伝統音楽などでは、モデルが聞き取った音にぴったり合う音を見つけられず、学習した中で最も近い音に置き換えることがあります。別のチューニングをよく使うなら、アップロード前に音源を標準のチューニングに移調し、出力後に調整すると、より精度の高い結果が得られる傾向があります。

テンポの変化と不安定なタイミング

AIは録音の基礎となる拍を手がかりに、それぞれの音がいつ鳴るかを判断します。演奏のタイミングが揺れていたり、フレーズの途中で自然に速くなったり遅くなったりすると、モデルはより多くのことを判断しなければなりません。たいていは問題なく処理できますが、リズムの揺れが大きい録音では、あとからエディターで軽く修正すれば済むことがほとんどです。

強く加工された音とマイクへの音の回り込み

強く歪ませたギターやエフェクトを多くかけたシンセは、元の音にさまざまな加工が重なるため、AIがピッチを読み取りにくくなることがあります。結果は録音によって大きく変わります。さらに難しいのは、1本のマイクが複数の楽器の音を同時に拾っている場合です。別々のトラックやステムがあるなら、それをアップロードしてください。全体をミックスした録音よりも、採譜しやすくなります。

AIモデル自体も結果を左右する

同じ録音を二つの採譜ツールにかけると、結果が違うことはよくあります。上に挙げた要因はどのモデルにも影響しますが、それぞれにどれだけ対応できるかはツールによってかなり異なります。違いを生むのは、モデルが何を学習したかと、特定の楽器を想定して作られたかの二つです。

モデルが何を学習したか

AI採譜ツールは、大量の既存の音楽から学習します。学習した音楽の範囲が広く、多様であるほど、初めて出会う音源にも対応しやすくなります。多様なスタイルや録音条件で学習したツールは、幅広い音源に対応できます。限られた範囲の音楽で学習したツールは、その範囲内ではよい結果が出ますが、範囲外では精度が落ちます。

ツールが汎用とうたっているときは、この違いを覚えておくと役立ちます。一般的なスタイルには十分対応できるという意味で、あらゆる楽器やジャンルを同じ精度で扱えるとは限りません。扱いたい音楽の種類を学習したツールを使うと、よい結果が得られる傾向があります。

特定の楽器向けに作られたか

特定の楽器に特化したツールは、その楽器について明らかによい結果が出る傾向があります。ピアノ専用に作られたモデルは、ピアノの音や音同士の重なり、サステインのかかり方を学習しています。精度の高い採譜につながる細かな特徴も学んでいます。一方、多くの楽器を扱う汎用ツールは、学習対象のすべての楽器に対応する必要があります。主なツールの違いについては、AI採譜ソフトの比較が参考になります。

どのAI採譜ツールでも結果をよくするには

実際の録音をうまく扱えるように作られたツールなら、アップロードするだけで、たいていはすぐによい結果が得られます。できるだけ精度の高い結果を安定して得たいときは、いくつかの点を押さえておくと役立ちます。

手元にある中で最もよい録音を使います。 非圧縮や可逆圧縮の音声ファイルには、圧縮によって音の情報が失われたファイルよりも、モデルが読み取れる情報が多く含まれます。圧縮ファイルでいつもより修正箇所が多いときは、元の音源に戻って書き出し直すひと手間が役立つこともあります。MP3から楽譜を作るガイドでは、圧縮音声からどの程度の結果を見込めるかを説明しています。

採譜したい楽器のトラックが別にあれば、それをアップロードします。 ピアノのソロパートは、バンド全体の録音に埋もれた同じピアノのパートより、精度の高い結果になります。全体のミックスしかないときは、ステム分離ツールで先に楽器の音を取り出す方法があります。取り出したトラックが完璧でなくても、通常は全体のミックスより採譜に向いています。

汎用ツールより、採譜したい楽器向けのツールを使います。 ピアノに特化したツールは鍵盤パートを得意とし、ギター向けのツールはフレットのある楽器を想定して作られています。採譜する楽器に合ったツールを選ぶと、あとからの修正が少なくなる傾向があります。

完成とする前に、ピアノロールでさっと確認します。 よくできた採譜結果でも、画面で一度見れば、少し直したい箇所をすばやく見つけられます。AI採譜の間違いを直すガイドでは、確認する箇所と修正方法を紹介しています。

Songscriptionはこうした課題にどう対応するか

Songscriptionの複数楽器に対応したAIは、さまざまな実際の録音から、精度が高く、そのまま使える採譜結果を作るように設計されています。特にピアノと旋律楽器を得意としています。録音をアップロードすれば、すぐに作業に使える品質の採譜結果が得られます。

モデルは、さまざまな条件で録られた実際の音源を使って学習しています。部屋の響きや適度な背景ノイズ、実際の音楽に含まれる音の乱れにも対応できます。Songscriptionはギター、ベース、ドラムにも対応しているので、ツールを切り替えずに同じセッションの複数のパートを扱えます。ピアノと旋律楽器では特に精度の高い結果が得られやすく、ギターとベースも精度の高い結果が得られます。ただし、録音によっては、少し修正が必要なこともあります。

変更したいときは、ピアノロールエディターを使います。採譜結果を確認し、元の録音と照らし合わせて再生し、同じ画面で編集できます。多くの演奏者にとって、さっと編集することは採譜の流れの一部です。すべてを一つの画面で見ながら作業できます。

まとめ

AI採譜によって、以前は何時間もかかった難しい作業が、数分でできるようになりました。音のきれいなソロ録音と、音が混み合ったライブ録音の結果に差が出るのには、具体的な理由があります。理由を知っていれば、出力結果を見たときに何が起きたのかを理解しやすく、最初からより精度の高い結果を得るための準備もできます。

ほとんどの録音では、よいツールを使えば、すぐに完成に近い結果が得られます。よりきれいな音源と楽器に合ったツールを使い、結果をさっと確認すれば、通常はそのまま使える状態に仕上がります。

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