Googleの研究プロジェクト「Magenta」で作成された「AI」音声合成アルゴリズムだ。ディープニューラルネットワークを使用して音の特性を学習することで新しい音を作成する。音をミキシングするだけでなく、元の音の音質を使って全く新しい音(新しい楽器)を創り出すことができる。Superは誰でも自由に、そしてはんだ付けの経験があれば簡単に作成することができる。いうのも、ソフトウェア類はすべて公開されており、そのソフトにはサンプル音源も付属しているため、手元に楽器の音源が用意できなくても、サンプル音源を使用して新しい楽器を創り出すことができる。そのまま製造業者に委託できるようプリント基板やエンクロージャーのデータも公開されている。動作原理WaveNetオートエンコーダーのダイアグラム。magenta.tensorflow.org.前述した通り、NSynthはディープニューラルネットワークを用いて音を生成する。このウェブサイトでは以下のようにプロセスを記述している。“オートエンコーダーを使用し、各入力から時間的特徴を定義する16個の要素を抽出する。これらの特徴量は線形補間され、新しい埋め込み(各サウンドの数学的表現)が作成される。これらの新しい埋め込みは、両方の入力の音響特性を持つ新しい音にデコードされる。”詳細はこちらを参照。Superは生成されたオーディオを取り込み、以下のような物理的なインターフェースや楽器に提供する。操作情報はあらかじめ搭載されたコードでマイコン制御されており、すぐにそのまま演奏使用できる。部品表こちらでは主に使用する部品を紹介している。完全な部品表や、パーツの詳しい取り付け方法などはGitHubのリポジトリを参考にしてほしい。こちらのリポジトリにはプリント基板のガーバーデータも載っている。組み立て部品の大半は表面実装でリードピッチは0.5mmほどだが、慎重にすれば手作業でも行うことができる。絶対に必要というわけではないが、顕微鏡やホットエアステーションがあると良いだろう。言うまでもなくフラックスとはんだもたくさん必要だ。プリント基板に指定部品の取り付け表が印刷されている。一般的にサイズの小さい部品から取り付けるのが理にかなっているため、まずは抵抗を取り付けていく。その後、ICチップへ。ICチップのはんだ付けがうまくいかない場合、顕微鏡がとても役に立つだろう。使用してはんだを熱し溶かして取り除こう。見ることをおすすめする。ディスプレイはプリント基板内の切り欠きの下で、上部の両方の基板を通すピンとディスプレイボード下部の二つの突起をはんだで固定する。その後、ポテンションメーターを取り付ける。次に、四隅にロータリーエンコーダーを取り付ける。上の写真はほとんどの部品が取り付けられた基板で、後の作業はいくつかのコネクタを取り付けるだけだ。スルーホールの部分のピンとラズパイのコネクタの金属ハウジングの間に隙間があまりないため、Kaptonの絶縁テープを貼った。ラズパイを上に載せた写真だと、絶縁したところが少しよく確認できるだろう。次に、赤いアクリル板でケースを作成し、SDカードにOSを書き込む。最初の起動では、キーボードとモニターを接続し、マイコンを設定する手順に従う。これはかなり簡単で時間はあまりかからなかった。Superを構築したい場合はGitHubのリポジトリを参照してほしい。MIDI端子を接続してテストした。Superは起動したので、各コーナーに楽器を割り当て、機械学習で音を補間し、これまで知られていなかったフルートとマリンバを合わせた楽器「フラリンバ」を作成した。9:16フォローする通知いいねコメントログインしてコメント関連記事マーウェル動物園での機械学習DrLucyRogersマーウェル動物園では「ラズパイ」と「機械学習」で省エネ化を成し遂げた。【注意】この記事にはカワイイ動物の写真が含まれています。3向けのClickシールドのリリースにより、様々Clickボードを使用できるようになりました。Piベースのオブジェクト識別アプライアンスを構築。B+の第一印象と、新機能及び改善された機能をいくつか説明します。これまで明らかにされていない詳細にも触れています。使用した基板及びオペレーティングシステムはリリース前のバージョンで、これからリリースされる実際の製品とは多少異なっている部分があるかもしれませんがご容赦ください。