MITの大学院生が立ち上げたスタートアップSamplyは、アルゴリズムを用いて、音楽プロデューサーが完璧な音を見つける支援を行います。
暗い部屋の中で、コンピューター画面のリズミカルな光が明滅し、音が空間を満たします。スネアドラムのサンプルは単独では鮮明でクリアに聞こえますが、ミックスの中では、レベルをどう設定しても濁ってしまいます。これが現代の音楽制作の世界であり、その悩みの種でもあります。
今日のデジタル音楽プロデューサーは共通の課題に直面しています。それは、単独では見事に聞こえるものの、必ずしも当初思い描いた曲に収まらないサンプルを、どう組み合わせるかという問題です。一つの解決策は、何十もの異なるサンプルを探して精査することですが、これは手間のかかる作業で、仕上げには時間がかかることがあります。
「正しい音楽的結果を得るには、手作業での検索が多く、集中を妨げられ、時間もかかります」と、MIT化学工学科の博士課程学生であり、音楽プロデューサーであり、機械学習を用いてプロデューサーがまさに完璧な音を見つける手助けをする新しいツールの共同開発者でもあるジャスティン・スワニー氏は述べています。
スワニー氏のビジュアル型サンプルライブラリー・エクスプローラーであるSamplyは、音楽と機械学習を組み合わせ、プロデューサー向けの新しい技術としたものです。昨冬のHello Worldの祝賀行事において、MITのStephen A. Schwarzman College of Computingによる「Machine Learning Across Disciplines Challenge」で首位を獲得したこのツールは、畳み込みニューラルネットワークを用いて音声波形を解析します。
「Samplyは、サンプルをその音響的特徴に基づいて整理します」とスワニー氏は説明します。「その結果、似た音同士が近くに、異なる音同士が離れて配置されるインタラクティブなプロットが得られます。Samplyでは複数のサンプルライブラリーを同時に可視化でき、頭の中で思い描いた音を見つけるまでの時間差を縮めます。」
スワニー氏にとって、Samplyの開発は研究の専門知識と個人的な経験の両方に基づくものでした。MITに来る前、彼はドラマーでありこのツールの共同開発者でもあるエリック・シルツィンガー氏を含むインディーズ・ミュージシャンたちとアルバムを制作していました。二人は地下室でドラムを録音し、安価な機材と工夫を凝らして即興演奏を試みました。例えば、残響を抑えるために天井から絨毯を吊るすなどです。「制約があったからこそ、創造的にならざるを得なかったのです」と、現在ウィスコンシン大学マディソン校でコンピューターサイエンスを専攻しているシルツィンガー氏は語ります。
この創造性は、スワニー氏が6.862（応用機械学習）を修了した後、さらに磨かれました。彼は、プロジェクト中心のこの講座で学んだことを応用し、音楽制作の趣味を再燃させる機会と捉えました。新しい曲を制作する際に、適切なサンプルの検索を自動化する方法を考案したのです。
「コンピューターなら、私よりもはるかに速くサンプルを聴き分けられると考えたのです」と彼は語ります。機械学習の巧みな活用を超えて、Samplyの真の妙味は、概念的に、音楽を作るために何が必要かについての深い理解に基づいている点にあります。「私たちは単に機械学習を音楽に応用するAI愛好家ではありません」とシルツィンガー氏は語ります。「私たちは、音楽を作るためのより良いツールを求めるミュージシャンなのです。」
MITでも、心に一曲を秘めているのは彼らだけではないことがわかりました。昨冬、Schwarzman College of Computingの展示会でSamplyを発表した際、数十名の教員、職員、学生がスワニー氏のポスターとライブデモの周りに集まり、アイデアを交換しました。プロの音楽ソフトウェアで長年音楽制作を行ってきた人もいれば、デモの映像や音を単純に楽しんだ人もいました。
展示会でのSamplyへの関心に後押しされ、スワニー氏とシルツィンガー氏は、このプロジェクトをスタートアップ企業に発展させる準備を進めています。第一歩として、二人は技術ライセンス事務所（TLO）に助言を求め、TLOからVenture Mentoring Service（VMS）を紹介されました。
Samplyは4月にVMSに参加し、MIT関係者であり起業家でもあるStephen BayleとJohn Stempeckという2名のメンターと組むことになりました。スワニー氏はメンターたちにSamplyを売り込んだ後、事業計画と販売戦略の立案について的確な助言を受け、その後、音楽技術をビジネスとして関心を持つ他の人々とのつながりを築き始めました。
その後Samplyは、地元のデジタルマーケティング企業HubSpotがスポンサーを務めるELEVATEアクセラレーターへの参加が認められ、スワニー氏はMIT Sandbox Innovation Fundを通じてシード資金を申請中です。
「学生として会社を立ち上げることは気が重いものですが、MITのコミュニティが私たちに自信を与えてくれます」と彼は語ります。「MITでできないなら、どこでできるというのでしょうか？」
実際、彼がSamplyに費やした時間と労力は、大学院生としての学業生活に「ほとんど逆説的な」利益をもたらしました。「以前は、すべての時間を研究室で過ごしていました」と彼は語ります。「Samplyを作るために一歩引いてみたところ、研究において木を見て森を見ることができるようになったのです。」
スワニー氏は、音楽への愛着に集中することが「感情の捌け口」となり、知的な燃え尽き症候群の緩和に役立つことに気づきました。Samplyによって研究室の実験台から離れることになったかもしれませんが、結果的に彼の研究にも情報をもたらしています。サンプルを可視化するという当初のアイデアは、彼によれば「単一細胞解析に関する自身の研究」から生まれたものです。この手法をツールに応用することで生物学的な領域における思考が明確になり、より良いクラスタリングを生み出す新しい方法、すなわち細胞群をより良く分類し、認識し、可視化する方法につながりました。「音楽のテーマと変奏のようなものですが、それは私の研究においてでした」とスワニー氏は語ります。
Samplyについては、9月に無料のベータ版アプリが公開される予定で、今後の開発を支援するためのKickstarterキャンペーンも来年に予定されています。
「Samplyをより多くのプロデューサーやコンテンツクリエイターの手に届けたいと考えています。そうすることで、優先事項を導くフィードバックのループを確立できるからです」と彼は語ります。「私たちの技術は、ライブ音楽の演奏、楽器演奏、映画や映像制作にも応用できるかもしれません。それらの可能性を探ることにわくわくしています。」
