楽曲のなかで楽器やヴォーカルといったあらゆるパートが何をしているのか、詳細まで“分解”して聴けることを想像してみてほしい。楽曲のファイルをアップロードすると、ほんの数分でブルース・スプリングスティーンの「Born to Run（明日なき暴走）」といった曲がパートごとに分解されるのだ。
すると、それぞれのプレイヤーの腕前がはっきりと浮き彫りになってくる。スプリングスティーンのヴォーカルパートでは、つぶやきやうめき声が聞こえてくる。ゲイリー・タレントの掻き立てるようなベースライン、クラレンス・クレモンズによる熱狂のサックス・ソロ、そしてダニー・フェデリシによるあの印象的なグロッケンシュピール（鉄琴の一種）の演奏もだ。
それが音楽ストリーミングサーヴィス「Deezer」が昨年発表した無料のオープンソースAI（人工知能）ツール「Spleeter」の機能である。Spleeterは「音源分離」というプロセスによって、どんな曲のオーディオファイルも楽器の種類やグループごとの4つのステムデータに分離する。
楽曲や楽器によって分離の精度はまちまちで、分離されたベースやドラムのステムはぼやけたり歪んだりする傾向がある。だが、ヴォーカルの分離はよくできる。パート数が少なければ、なおいい。
音源分離の夢と地雷
音源分離は、音源アーカイヴを担うエンジニアや熱狂的なリスナー、DJ、そして自分の楽曲にサンプル素材を使うミュージシャンたちにとって長年の夢だった。
Spleeter以前にもこの夢を実現したツールはあり、このツールのクオリティが完璧とも言えない。だが、Spleeterは一般に向けてリリースされた最も手に入りやすい音源分離ソフトウェアと言えるだろう。操作には多少のプログラミングの知識が必要になる。だがオープンソースであることから、第三者がSpleeterを使ってユーザーフレンドリーな分離ソフトウェアを作成できるのも特徴だ。
一方で、このツールは知的財産権という名の“地雷”を踏む可能性がある。DJや音楽プロデューサーたちが、サンプリングとは比べものにならないほど高精度かつ柔軟な方法で、著作権がある音楽の断片を再利用できるようになるからだ。しかも、やすやすと発覚することもない（「Born to Run」のベースラインだけ細切れにされて別のカントリーソングに収まっていたとしたら、あなたはそれに気づけるだろうか？）。
個人使用の範疇で言えば、これが表面上このツールの最大の魅力でもある。どんな楽曲でも、あるパートを抽出して別の楽曲のパートに再利用できるのだ。
「Spleeter」によって分離されたデヴィッド・ボウイの「Changes」
AIに「聴かせる」ために
DeezerはSpotifyに似た音楽ストリーミングサーヴィスで、主にフランスで人気がある。プロデューサーやDJ向けにツールを提供する事業を展開しているわけではないのに、なぜ自社のリソースをSpleeterの開発に向けたのだろうか？
その答えを手短に言うと、データだ。Spleeterによって分離されたステムは、人間ではなく別のソフトウェアに「聴かせる」ことを意図している。
例えば、ある楽曲からリードヴォーカルだけを抽出できれば、歌詞の文字起こしプログラムの作業も楽になり、歌詞の表示が簡単になる。あるいは、ある楽曲のテンポやジャンル、ムード、リズムによって雰囲気を決める要素を音源分離で抽出できれば、アルゴリズムがR.E.M.の「Everybody Hurts」をワークアウト用のプレイリストに選ぶこともなくなる。週末の朝のリラックス用プレイリストがデスメタルで埋まることもない。
「いまのところ、Spleeterは研究目的でしか使われていません」と、Deezerで最高データ研究責任者を務めるオレリアン・エローは言う。「その目的は当然、研究で得られた知見を生かしてDeezerのサーヴィスを向上させることです。Deezerが提供する音楽のラインナップを整理したり、ユーザーによりよい音楽や演奏をリコメンドしたりできるシステムがつくれるかもしれません」
Deezerは、Spleeterを使った単独製品としてカラオケアプリも構築したが、これは2019年にフランスで短期間のみ公開されただけだ。「この時点で商品化できる段階にはなく、いまはもう公開していません」と、エローは言う。「コンテンツを必要とする新しいアプリケーションは何であれ、当然ながら著作権保有者と協議する必要があります」
技術の進歩に後れをとる法律
著作権のあるデータに音源分離技術を使うと、ストリーミングサーヴィス側に法的な問題が生じる可能性があると、弁護士のドナルド・ザカリンは言う。ザカリンは三大メジャーレコード会社すべてで弁護人を務めた経験をもつ、知的財産権専門の弁護士だ。
ザカリンいわく、音源分離によるステムの生成は「二次創作物」の作成とみなされる可能性がある。これはレコード会社とストリーミングサーヴィスの間で交わされているライセンス合意には含まれていないことが多いという。なお、Deezerのレコード会社とのライセンス合意には二次創作物についての条項はないと、同社の担当者は言う。
とはいえ、二次創作物を生成しただけで販売もせず、一般に発表もしていない場合に問題になるかどうかは明確ではない。Deezerは、Spleeterで分離したステムを視聴者に公開しているわけではなく、自社サーヴィス向上のために社内で活用しているだけだ。この先、利益が出るかどうかもわかっていない。
例えば、あなたがミュージシャンかレコード会社の幹部だったとしよう。自分の楽曲が音源分離技術で分離され、曲のリコメンド用のアルゴリズムの訓練に使われたとする。その結果、最終的に自分の曲がもっと再生されるようになったら、それを問題だとは思わないだろう。
一方で、メリットをまったく享受できなかったとしたら話は別だ。著作権法は、こうした問題に直接対処していない。「著作権法はテクノロジーの進歩に対して後れをとっています」と、ザカリンは言う。「いま可能になっていることは、わずか10年ほど前に連邦議会が予期したことと必ずしも一致するわけではありません」
これはSpleeterのようなテクノロジーが抱えるパラドックスだ。その技術を利用する個人と開発した会社の双方にとって有用性は否定できないが、契約書で明示的に許可されない限り、多くのケースで著作権法に違反する可能性がある。
「Spleeterはサーヴィスの向上に貢献し、音楽ファンに新たな機能を提供できます」と、エローは言う。「一方で、著作権保有者とも緊密に協力を続けて、そのコンテンツを合法かつ適切な方法で使えるようにしなくてはなりません」
訓練データ作成のためバンドを雇う企業も
Spleeterをはじめとする機械学習アルゴリズムは、既存の膨大なデータセットを使って情報の特定と分類のためのトレーニングをする。
エローが以前ニュースサイト「The Verge」に語ったところによると、彼らはアカペラトラックとそのインストゥルメンタル版を含む何万もの楽曲をSpleeterに入力したという。例えば、ブルース・スプリングスティーンの声とギターの違いを教えるためだ。
だが、DeezerがSpleeterの発表時に注意喚起した通り、大半の音楽作品は著作権によって保護されている。このため音源分離アルゴリズムを訓練すること、ましてや分離したステムを使うことは、著作権法上で問題になりかねないという。
こうした問題を抱えている企業はDeezerだけではない。フェイスブックのAI部門はDeezerによるSpleeter発表の数週間後に、自社の音楽用音源分離プラットフォームを発表している。
「世界最大の歌詞カタログ」を自称する「Musixmatchは、アマゾンやグーグル、Apple Music、Instagramなどにデータを貸し出す一方で、音源分離に関する研究論文も発表している。同社が自動化を進めている歌詞の文字起こしに使える可能性があるからだ。
「現在は人の手で歌詞をテキスト化していますが、近いうちに自動化できるようになるでしょう」と、Musixmatchの最高経営責任者（CEO）のマックス・チオチョーラは言う。
Musixmatchは自社の音源分離ソフトウェアをトレーニングするために、わざわざバンドを雇って新たにレコーディングまでしたという。こうして分離したヴォーカルトラックとインストゥルメントトラックを、トレーニングデータとして利用できるようにした。
リコメンド用アルゴリズムの危うさ
テック企業がプラットフォームの最適化を検討する一方で、クリエイターたちは機械学習が未来の音楽のサウンドにどのような影響を及ぼすかに関心を寄せている。
この分野で最もよく知られたミュージシャンのひとりであるホリー・ハーンダンもそうだ。彼女は19年のアルバム『PROTO』を制作するためにAIプログラム「Spawn」を構築した機械学習実践の支持者であり、批評家でもある。
Musixmatchが自社の音源分離アルゴリズムをトレーニングするためにバンドを雇ったように、ハーンダンもAIプログラム「Spawn」のトレーニングにヴォーカルアンサンブルを雇い、ライナーノーツには丁寧にそのときのメンバーの名前をクレジット表記している。
ハーンダンにとってトレーニングにかかわったメンバー全員をクレジットすることは、透明かつ人道的な手法でAIを利用するために欠かせない手順だ。「これは魔法のようなエイリアン・インテリジェンスではありません」と、ハーンダンは言う。「人間が訓練したものなのです」
ミュージシャン仲間であるグライムスとゾラ・ジーザスとのTwitterでのやりとりにおいてハーンダンは、AIソフトで生成された作品が最終的に人間の作品を完全に駆逐してしまう、という考えを否定した。むしろハーンダンは、「ロボットやナローAI［編註：特定の分野に特化した学習に適したAI］といったカルチャーをわたしたちに受け入れさせようとしている企業」について慎重な姿勢を示している。
そういった企業とは、機械学習ツールを使ってリコメンド用アルゴリズムの精度を上げている会社のことであると、ハーンダンは取材に答えている。アーティストは企業のアルゴリズムに影響されて、アルゴリズムが選んだプレイリストに掲載される音楽をつくろうとしかねないからだという。
「音楽配信プラットフォームがカルチャーにおいて独裁的な立場を有することになります」と、ハーンダンは言う。「そんなことになれば、貧弱な文化的プロダクトが生まれることでしょう」
個人の利用をはるかに超えた問題
音源分離技術が、個々のミュージシャンや好奇心のあるリスナーにとって有用なツールであることは疑いの余地がない。しかし、一つひとつの音符を正確に奏でるための練習用にギターソロを分離する、といった個人が利用する範囲をはるかに超えた問題が提起されている。
機械学習テクノロジーが発展し、ストリーミングサーヴィスをはじめとした音楽企業がこの技術の活用法に長けていくと、Spleeterといったソフトウェアで並び替えられ、名前をつけられたリコメンド用アルゴリズムがつけた優先順位は、これまで以上に楽曲の成否において果たす役割が大きくなっていくことだろう。
アルゴリズムが人間のようにメロディーを書いたり、リズムをつくったりすることは決してない。だが、アルゴリズムは音楽を聴く能力を向上させているだけでなく、音楽をメタデータに変換する能力も向上させている。もちろんサーヴィス向上のためだ。
※『WIRED』による音楽の関連記事はこちら。
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August 13, 2020 at 09:00AM
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