SVMを用いたドラム譜自動生成と初心者練習支援アプリ
2025-04-10
azblob://2025/04/09/eyecatch/2025-04-04-svm-with-drum-score-autogeneration-and-beginner-practice-support-app-000.jpg

はじめまして!

2025年4月1日よりFIXERに入社しました水沼海音(みずぬまかおん)です。
東京本社に配属になりました。
よろしくお願い致します。

<出身>

群馬県高崎市 -> 大学から東京(北区)に住んでました。

<趣味>

小中高とサッカーを続けていたため、見るのもプレイするのも好きです。
大学では、軽音楽サークルでドラムをしていました。
冬は、スノーボードをすることが好きです。
休日は、居酒屋巡りをよくしています。

<卒業研究>

大学生2年生からドラムを始め、練習する中で楽譜が存在しないことや楽譜があっても読み方がわからないことが多々ありました。音源から楽譜を生成し、初心者にも理解しやすい楽譜があれば便利だと思い、ドラム譜自動生成と初心者練習支援アプリケーションについて卒業研究にしようと思いました。このアプリケーションは、ドラム譜自動生成と練習支援機能を提供するものです。初心者向けに4種類(バスドラ、スネア、ハイハット、シンバル)の単音と5種類の2楽器を同時に叩いた音源データ計9種類をSVMで学習しました。また、Spleeterという音源分離ツール使いドラム音源を抽出し、その音源のonsetをLibrosaを用いて検出することで楽譜化しました。その楽譜に対し、視覚支援機能(叩打位置やタイミングの表示)と練習支援機能(テンポ、速度管理、履歴管理、ズレ評価)を追加することで、初心者の練習を支援できるように実装を行いました。今後の展望として2楽器を同時に叩く場合、上手く判定されなくアプリ上でズレや不具合が目立ったため、修正していきたいと思ってます。

<最後に>

研究では、機械学習をやっていたり、大学でも常にChatGPTを利用していたのでAIに興味を持っています。現在FIXERでは、GaiXerの事業に興味があります。研修の中でしっかり勉強しつつ、今後のキャリアについてしっかり考えていきたいと思います。わからないことも多く、いろいろ頼ってしまう場面も多いかと思いますが、一緒に頑張っていきましょう!!

azblob://2025/04/07/eyecatch/2025-04-04-Introduction-hobbies-AI-IoT-cat-000.jpg
2025/04/08
AI/Machine Learning