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ショスタコービッチ 交響曲第5番 第四楽章冒頭の速いアッチェレランド(だんだん速くなる)の部分 1937年
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木乃下真市&ロビー・ラカトシュ「遭遇」(2002年)(三味線とフィドルバイオリンの即興曲)
https://youtu.be/xhAfQTSwYaI
欅坂46 二人セゾン 2016年
https://g.co/kgs/IrOCJM
個人的ベスト
AI使ってから、公式出した方が良いのでは?
というIBMの意図通り、緩やかにAI馴れしてる
のが良くわかる。
懐メロ感がハンパなく、海外のオヤジクラブ
の定番曲達には、納得感と苦笑を覚え。
Siri に聞くと、特定のムードで音楽をかける
事は出来ません。
Ok Google すると、元気になる
曲まとめサイトへ導かれるも、
Kiroroの未来へをオススメされて
なんか、いいん感じ。
AIまだまだだな。
成り上がりの歌(ビリジョエル)あり、空高く火星まで行く歌(クイーン)あり、心地よい歌(アバ)もあり。。
基本快適にはなりますよね。
僕はカラオケの締めはみんなでマイケルジャクソン We are the worldです。
元気に深夜家まで帰れます。
あと、気になるのは、コンテキストの共有と言語の影響。前者だと、例えばアイオブザタイガーなんかロッキーやスポーツでの体験があるかないか、後者だとその歌詞をスムーズに理解できるかどうか、あたりが元気になるというファクターになりそうな気がします。そういうのなくても有効なんでしょうか?
オフィス内の「音」を意識的に設計するという発想はあまりないので。
帰納法なのか、演繹法なのか知りませんが、公式が作れるなら、ソフトウェア化出来る。なら、「元気になる曲は」AIで作詞作曲できますよね。
分析は結構ですが、その先のアウトプットに価値がないと…
これは研究者の趣味ですかね。
若い人には?な選曲な気がします。