はじめに
以前もMagentaを用いて、サカナクションさんを学習させてみましたが、今回はMagentaのモデルのうち、LookBack RNNを用いてみます。
Macだと学習が進まないため、今回はAWSのGPUインスタンス上で行っています。
AWS上での環境構築については下記をご参考いただければと思います。
参考：AWSのGPUインスタンスでTensorFlow製音楽生成プロジェクト「Magenta」を動かす
LookBackRNNとは
Magentaの学習モデルの1つです。
LookBackの名前の通り、ある音の1、2小節前と比較し、その音が繰り返されているものなのかどうか、という情報も踏まえた上で学習するモデルになっています。
参考：Generating Long-Term Structure in Songs and Stories
実施内容
下記のREAD ME通り、学習から音楽生成までを行いました。
参考：Lookback RNN Train your own
学習用のMIDIファイルはサカナクションさんの
・アイデンティティ
・Aoi
・アルクアラウンド
・新宝島
・ミュージック
・夜の踊り子
を用いています。
MIDIファイルのEC2への送信、生成した音楽のダウンロードはこちらを参考に行いました。
学習には20000iterationsで10時間程度かかりました。
生成された音楽
LookBackRNNで作成したものがこちら。
サンプル1
サンプル2
サンプル3
以前BasicRNNというモデルで作ったものがこちら
Magenta-fish-1
Magenta-fish-2
Magenta-fish-3
学習回数も異なるため、モデルの影響とは一概に言えませんが、今回の方がかなりサカナクションさんぽいなと感じました。
繰り返し部分があると、より音楽っぽさが出る気がします。
ただ、学習用楽曲数が6曲、iterations 20000回はoverfitting?してるような気も。
おわりに
環境構築から楽曲生成まで、AWSで4000円ぐらいかかりました。
アルバム1枚分、安いものですね！
ありがとうございました。