ディープニューラルネットワーク（AI）でジャズのアドリブを生成するBebopNet

ディープニューラルネットワークでジャズのアドリブを生成する
BebopNetです。
https://shunithaviv.github.io/bebopnet/

リンク先のページで色々なサンプルを聞く事ができる他コードも公開されているのでご自身で実践する事が可能です。

ISMIR2020で発表した際の動画ありますので英語ですが、ご興味のある方はご覧になってみてください。
https://youtu.be/oNJmBT6eYBU

Githubの公開コードページはこちら
PyTorchで実装されている様です。
https://github.com/shunithaviv/bebopnet-code

実はジャズはAI音楽生成の実践ではかなり頻繁に取り上げられています。
理由は”それっぽい”生成がポップミュージックなど周期性のより明確な音楽に比べ容易だからです。（と、我々の実践から感じています）

私が運営している音楽TECHアカデミーでも2017年にはジャズのアドリブ生成を行っており、2018年頃から研究会などで発表しています。
一例としてよりフリージャズ的な生成曲の動画をご覧ください。
https://youtu.be/vEj1t2JGWfM

いかがでしょうか？
実はこの生成曲は数千曲のクラシックなどジャズではない音楽のデータセットをわずか４エポックしか学習させていない結果です。
面白い事に十分に学習させるとこの様なジャズらしさは薄れ、どんどんクラシック的な学習した曲に近づいていきます。
この様にジャズの様なジャンルは、学習回数が少なくても、あるいは仮にデータ数が少なくても、それらしい生成曲になるのが面白いです。

もっとも音楽的に魅力的かは人それぞれかと思いますが。。。。
何か音楽AIのご参考になれば幸いです。