Austin Rockman「Reflector」AIが手持ちのサンプルライブラリのハーモニーを学習し、楽曲に合う音をリアルタイムで検索できるオープンソースの音楽制作ツール

サンプルライブラリの中から、今作っている楽曲に合う音を効率よく探したいと思ったことはありませんか。

Reflectorは、音のハーモニーをAIが分析し、相性の良いサンプルを見つけられるオープンソースのオーディオワークステーションです。

この記事では、Reflectorの特徴や仕組み、できること、学習パイプラインまで詳しく紹介します。

Reflector：サンプルライブラリのハーモニーを学習して最適な音を見つけるAIワークステーション

Reflectorは、サンプルライブラリのハーモニー構造を学習し、相性の良い音を検索できるインタラクティブなオーディオワークステーションです。

制作中の楽曲に合わせて、所有しているサンプルの中から自然に馴染む音を探せます。

主な特徴は以下のとおりです。

• サンプル同士のハーモニーを学習する
• 楽曲制作中にリアルタイムで検索できる
• 手持ちのサンプルライブラリを利用できる
• オープンソースとして公開されている
• モデルや学習方法まで公開されている
• すべての処理をローカル環境で実行する

大量のサンプルを管理しているクリエイターほど、恩恵を受けやすいツールです。

なぜReflectorが必要なのか

サンプルライブラリには何百、何千もの音源が保存されていることも珍しくありません。

しかし、実際に組み合わせてみないと相性は分からず、多くの時間を試聴に費やします。

例えば1,000個のサンプルがある場合を考えてみましょう。

• サンプルの組み合わせは約50万通り
• さらに12種類の移調パターンまで考慮すると約600万通り

これほど多くの組み合わせを人の耳だけで確認することは現実的ではありません。

Reflectorは、この膨大な組み合わせを解析し、ハーモニーの観点から相性の良い候補を提示します。

Reflectorが解析する内容

Reflectorが重視しているのは、音の高さやハーモニーです。

そのため、次のような素材との相性が良くなっています。

• Pad
• Keys
• Strings
• Synth
• Guitar
• Vocal
• 音程を持つフィールドレコーディング
• ハーモニーを含むサウンドデザイン素材

一方で、現在はリズム解析やビートマッチングには対応していません。

つまり、ドラムループ同士のテンポ合わせよりも、メロディやコード感を持つ素材の検索に適しています。

Reflectorでできること

Reflectorでは、単純なサンプル検索だけではなく、制作全体を支援するさまざまな機能を利用できます。

• サンプルライブラリの検索
• 検索結果をタイムラインへ配置
• 制作中のアレンジに合う音の提案
• 保存済みセッションの管理
• Galaxy Viewによるセッション探索

既存ライブラリをより活用しやすくすることが目的になっています。

手持ちのサンプルライブラリを活用できる

近年はオンラインサービスがAIによるサンプル提案機能を提供しています。

これらはサービス側が保有するライブラリを検索対象にしています。

Reflectorは考え方が異なります。

検索対象になるのは、自分が所有しているサンプルライブラリです。

そのため、

• 新しいライブラリへ依存しない
• 手持ちの資産を活用できる
• 自分だけの音作りを維持しやすい

というメリットがあります。

すべてローカル環境で動作する

Reflectorはクラウドサービスではありません。

すべての処理をローカル環境で実行します。

そのため、

• オーディオデータを外部へ送信しない
• 利用状況が収集されない
• 制作データを手元で管理できる

プライバシーを重視するクリエイターにも安心して利用しやすい構成です。

学習データにも著作権音源を使用していない

Reflectorでは、AI学習にも特徴があります。

学習には合成音のみを利用しています。

著作権のある音源は学習データとして使用していません。

さらに、

• 学習用データはすべて合成音で生成
• 著作権音源を学習に使用しない
• アプリ内でもローカル処理のみ実施

AIの学習データに関する懸念へ配慮した設計になっています。

Reflectorの仕組み

Reflectorは2段階の学習によってハーモニー検索モデルを構築しています。

大まかな流れは次のとおりです。

1. 理論に基づいた音楽データを生成
2. サンプル同士の相性を数値化
3. 合成音へ変換
4. 実際の音声特徴量へ変換
5. AIモデルを学習
6. 高速検索用の埋め込みモデルを完成

これにより、実際の検索時は複雑な計算を行わず、高速に候補を提示できます。

Stage Aの学習

Stage Aでは、音楽理論に基づく学習データを生成します。

実施する内容は以下のとおりです。

• ピッチクラスを生成
• コード構造を作成
• サンプル同士の組み合わせを生成
• 相性スコアを算出
• 12種類の移調パターンを学習

この段階では、ハーモニーの基本的な関係性を学習します。

Stage Bの学習

Stage Bでは、より実際の音声に近いデータを利用します。

処理の流れは以下のようになります。

• 合成音を生成
• ランダムなエフェクトを追加
• 音声特徴量を抽出
• Stage Aのモデルをベースに再学習

この工程によって、理論だけではなく実際のオーディオにも対応しやすくなっています。

検索時の動作

学習が完了したモデルは固定されます。

検索時は次のような流れで動作します。

• 音声を特徴ベクトルへ変換
• 128次元の埋め込みを生成
• ベクトル同士の類似度を計算
• 相性の高いサンプルを高速検索

重い計算をリアルタイムで行わないため、制作中でも快適に利用できます。

リポジトリ構成

リポジトリには、学習に必要なスクリプトが一式用意されています。

主なファイルは以下のとおりです。

• theory.py：音楽理論の定義
• trajectory_generator.py：相性評価とデータ生成
• chroma_extract.py：クロマ特徴量の抽出
• audio_render.py：合成音生成
• generate_stage_a_dataset.py：Stage Aデータ生成
• generate_stage_b_dataset.py：Stage Bデータ生成
• train_stage_a_baseline.py：Stage A学習
• train_stage_b_retrieval.py：Stage B学習
• weights/checkpoint_best.pt：学習済みモデル

学習パイプライン全体が公開されているため、研究用途にも利用しやすくなっています。

Reflectorはこんな人におすすめ

Reflectorは、サンプル検索を効率化したいクリエイターに向いています。

特に次のような人と相性が良いでしょう。

• サンプルライブラリを大量に管理している
• コードやハーモニーを重視した楽曲制作を行う
• AIを活用して制作効率を高めたい
• 手持ちのサンプルをもっと活用したい
• オープンソースの音楽AIに興味がある
• 学習パイプラインまで詳しく調べたい

動作環境

Reflectorを利用する際の主な環境は以下のとおりです。

• Apple Silicon搭載Mac
• Python 3.11推奨（学習パイプライン）
• 学習済みモデルを利用可能
• Apache 2.0ライセンス

アプリはApple Silicon環境向けに提供されています。

まとめ：Austin Rockman「Reflector」AIが手持ちのサンプルライブラリのハーモニーを学習し、楽曲に合う音をリアルタイムで検索できるオープンソースの音楽制作ツール｜DTMプラグインセール

Reflectorは、サンプルライブラリのハーモニーを学習し、音楽的な相性を基準にサンプルを検索できるオープンソースのオーディオワークステーションです。

一般的なタグ検索とは異なり、音そのもののハーモニーを分析して候補を提示するため、制作中の音探しを大きく効率化できます。

また、学習方法やモデル、データ生成パイプラインまで公開されている点も特徴です。

研究用途だけでなく、実際の音楽制作でAIを活用したいクリエイターにとっても注目したいプロジェクトといえるでしょう。