Paris Research
Project from Social Implementation
SampleMatch

SampleMatchは、特定の音楽トラックに対してドラムサンプルライブラリからサンプルを選択するのに役立つ機械学習ベースのモデルです。対照学習に基づいて、Sample Matchは入力された音楽トラックとのマッチングスコアを出した上で、ドラムサンプルライブラリをソートします。
SampleMatchは、ドラムサンプルを選ぶ手間を簡素化してくれるため、音楽プロデューサーにとっては便利なツールとなるでしょう。制作途中の楽曲であっても、音楽トラックを入力すれば、そのトラックに最もマッチするサンプルを選択することができます。
これにより、効率と生産性が向上し、音楽プロデューサーは音楽制作のクリエイティブ面により集中できます。さらにこのモデルは音楽をミクシングする際に従うべき美学の原則や一般的なルールを学ぶ能力があり、将来的に音楽制作に役立つ可能性を秘めています。
本研究は、ソニーCSL – パリの研究員であるステファン・ラトナー氏による研究です。
関連論文
ISMIR 2022
SampleMatch: Drum Sample Retrieval by Musical Context
Stefan Lattner
contrastive learning, drum samples selection, musical context
論文リンク:https://arxiv.org/abs/2208.01141
TechHub Web : https://techhub.developer.sony.com/
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