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ピアノ演奏の続きをAIで自動生成するアプリ「RollTab」が登場

New App 'RollTab' Released, Using AI to Automatically Generate Piano Continuations

#AI#ピアノ#音楽#アプリ#MIDI
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ピアノみじかメロディーゆびめるわずか2びょうAIその演奏えんそうわせきょくつづ自動じどうつくくれる——そんなあたらしいスマートフォンアプリ「RollTab」登場とうじょうまし開発者かいはつしゃエドワードソン公開こうかいこのアプリ、MIDIキーボードスマートフォン接続せつぞく演奏えんそうするだけAIリアルタイム音符おんぷ予測よそく音楽おんがく展開てんかいます

Nに合わせて= matching N / in accordance with NVだけで= just by V-ing / simply by V-ing

デモ、「ポケットモンスターあかみどりマサラタウンBGM、「ファイナルファンタジーVI」「ティナテーマ」、クラシック「エリーゼためなど有名ゆうめい楽曲がっきょくすこ入力にゅうりょくするだけAIそのスタイルまま見事みごときょくつづ演奏えんそうする様子ようす確認かくにんできます

「RollTab」おおきな特徴とくちょう音声おんせいデータなくMIDIイベントAIモデル直接ちょくせつ学習がくしゅういるてんです。エドワードソン1おく2500まんパラメータTransformerモデル独自どくじ開発かいはつまし。MIDIどんなおとどのタイミングどれくらいつよながらすいうイベント情報じょうほう記録きろくするフォーマットです従来じゅうらい方式ほうしき処理しょり速度そくど入力にゅうりょく制限せいげん課題かだいありまし音符おんぷ属性ぞくせいまとめ「NOTE(pitch, delta_onset, duration, velocity)」いう表現ひょうげん方法ほうほう採用さいようすること、1音符おんぷずつ効率こうりつよく処理しょりできるようましこれより、iPhoneじょう1びょうかんやく108音符おんぷいう人間にんげんライブ演奏えんそうはるかえるスピード生成せいせい可能かのうなりまし

ではなく= not A, but B / instead of AVことで= by doing V / through V-ingをはるかに超える= far exceeding ~ / well beyond ~

モデル学習がくしゅう数十万すうじゅうまんけんクラシック音楽おんがくなどデータ使つかまし評価ひょうか段階だんかいGemini 3.5 Flash活用かつよう2生成せいせい結果けっか比較ひかく判定はんてい、DPO(Direct Preference Optimization)いう追加ついか学習がくしゅう手法しゅほうよっ信頼性しんらいせいたか演奏えんそう能力のうりょく実現じつげんます。エドワードソンピアノまえすわおとそこからどんな音楽おんがくうままれるたのしいかたおりAIあたらしいセッションかたち注目ちゅうもくあつます

によって= by means of ~ / through ~として注目を集める= attract attention as ~

Learning Notes

Grammar Patterns

PatternMeaning
Nに合わせてmatching N / in accordance with N
Vだけでjust by V-ing / simply by V-ing
ではなくnot A, but B / instead of A
Vことでby doing V / through V-ing
をはるかに超えるfar exceeding ~ / well beyond ~
によってby means of ~ / through ~
として注目を集めるattract attention as ~

Vocabulary

WordReadingLevelMeaning
自動じどうN3automatic
演奏えんそうN3musical performance
特徴とくちょうN3characteristic / feature
予測よそくN2prediction / forecast
接続せつぞくN2connection
展開てんかいN2development / expansion
課題かだいN2challenge / issue / problem
採用さいようN2adoption / using a method
評価ひょうかN2evaluation / assessment

Language Insights

  • MIDI (Musical Instrument Digital Interface) records event information such as pitch, onset timing, velocity, and duration rather than audio data. Representing these note attributes as NOTE(pitch, delta_onset, duration, velocity) enables efficient note-by-note processing.
  • The developer trained a 125M-parameter Transformer model on hundreds of thousands of pieces of classical music and other data. During evaluation, Gemini 3.5 Flash compared and judged two generated results, while DPO (Direct Preference Optimization) was used as an additional training method to achieve reliable performance.

Practice

Check what you just learned.

  1. 「RollTab」の大きな は、音声データではなくMIDIイベントをAIモデルに直接学習させている点です。

  2. 「RollTab」はどのようにしてAIに音楽の続きを生成させていますか。

  3. 「〜に合わせて」は何を表しますか。

Source: Gigazine