よくある質問

• 公開目的はユーザ間の切磋琢磨なので、その曲が作られた自動作曲条件も公開され、他ユーザがその曲で使われた技法を学び、自作に生かすことができます。（奨励）
• 但し、名作の作曲条件設定をテンプレートとして使って、そのまま原曲にそっくりの曲を安易に公開して、技法開拓者の尊厳を傷つけることがないようお願いします。
• 公開希望しなければ、非公開の自作リストに載りますが、公開はされません。 自分が開発した作曲技法を使われたくなければ、そうしてください。

• 悪意の利用である（個人攻撃など）。あるいは、歌詞内容に問題がある（社会的・道義的に問題があるなど）。
• （偶然であっても）既存著作物の著作権などを侵害する恐れがある作品である

使用法は、例えば

• 作品へのリンクを貼って、友達に公開する。
• 暗記用の作品を友達に配布する。(例：元素周期表)
• 自分たち、あるいは他の人たちが実際に楽譜演奏する。
• 自分の作曲の参考として使う。マンネリが解消できるかも。
• 動画、演劇、行事などの音楽(BGM)として使用する。(例：インスト傑作曲集から選んでダウンロード)
• 2次創作する。様々なツールで、もっとよい音にしてネットで公開する。(例："Lost") あるいは、変更を加える。
• 多数の人々の作品を編纂して、名曲集を作って公開する。
• 作品の商業利用でも、当技術の作品を無償で利用可能です。大いにどうぞ。 （つまり、作品がヒットしても、著作権を保持している当実験運営者は何ら請求しません。できれば、Orphbeusで作ったことを公表して欲しいですが。）

• 公開作品の利用では、最終的な法的・社会的な責任（例：著作権法違反など）は利用者が負うことになります。
  • 本システム管理者が分かる範囲で疑義（個人攻撃・誹謗中傷・揶揄・著作権侵害・下品・公序良俗に反する語・他人の名の騙りなど）があるものは排除していますが、見落としもあり得ます。
  • これは歌詞のある作曲ができる本システムの特徴で宿命です。

1. 「自動作曲」をクリックし、①曲名、②作者名、③歌詞を入力してください。
2. ④初期テンプレートを選び、⑤「詳細設定」をクリックして下さい。ページが変わります。
3. 最上段の「作曲する」をクリックして下さい。あなたの歌詞で自動作曲された曲が自動的に流れます。
   

1. ユーザ登録申請
2. メールでユーザ番号・パスワード受取り

• 全角文字を入力していませんか？
• また、余分なスペースを加えていませんか？
• パスワードは、大文字小文字を区別していますか？

• 一度ログインしたらブラウザがユーザ番号とパスワードを記憶しているので、自分専用のパソコンやスマホでは、ログアウトするまでは毎度パスワード入力することなく自分のアカウントを使えます。
• しかし、共用パソコンなどでは、使い終わったらログアウトする場合もあるでしょう。そのためには、ユーザ番号とパスワードを受取ったメールは大切に保存しておくか、どこかに書き写しておいて下さい。
• それも無くしてしまった場合は、詳しい事情説明と ユーザ番号、ユーザ名、メールアドレスを、このサイトの 問い合わせ先 宛にメールして下さい。明確に本人確認ができた場合には、（例外的に）パスワードを再送します。
• どのシステムでも、パスワードを失ったらその後の手続きは煩雑なものです。本システムでも、アカウント乗っ取りを防ぐために、安直にパスワード再発行するわけにいかないことをご承知ください。

「またね、さよなら」

(Verse 1)
時が来たんだね　
番組も終わりかけ　
たくさんの思い出が　
今も心に生きてる

(Chorus)
またね、さよなら　
この時間も終わりだね　
明日も新しい始まりが　
待ってると信じてるよ
（... 後略）

作品例： ジャズ風（ブルース）、 弦楽三重奏、 太鼓、 短い曲、 すごい曲

好例：●Orpheus原曲（ひとり姫さん作詞・作曲の「楽園」）　⇒　音色向上作品（Styx Strix (風丸)さんのリメイク作品）
　　　●Orpheus原曲（MC Co-HEYさん作詞・作曲の「煉瓦の塔」）　⇒　音色向上作品（さやさやさんのリメイク作品）
　　　●mico instrumental（mico さんの音色向上リメイク作品）
　　　●その他

1. 「詳細設定」で旋律の歌声として何を指定していますか？ 楽器を指定していると、当然ながら歌声は聴こえません。
2. たまに音声合成が失敗するときがあります。原因は分かっていませんが、多数ユーザの使用でシステムが混んでいる場合などに起こるようです。その場合は、申し訳ないですが、条件設定ページに戻ってやり直してみて下さい。

いずれにしても、解決するには、掲示板のQ&Aか、問い合わせメールで詳細な情報をお寄せください。 詳細な情報とは、バグ報告では常識ですが、

なお、問題報告後に解決した場合は、必ず判明した原因と解決法をご一報下さい。（そのための「実験協力者」なのです。）

• 自由掲示板 ... 未登録ユーザも含めて誰でも感想などを記入できます。
• 登録者フォーラム ... 主にユーザ間での情報・意見交換です。
• 登録者Q&A ... 主に開発者や熟練ユーザへの質問などです。
• 外部リンク集 ... ２次創作作品、音質向上法情報、メディア、各種情報など外部リンク付きの多様な情報告知版です。

• 非公開対話 ... 登録ユーザは、ここからシステム開発者（嵯峨山茂樹）と非公開で LINE 風の対話ができます。
• 直接メールすることもできます。 メール問い合わせ先： orpheus．music．org＠gmail．com （"．" を "."(半角ピリオド) に変えて下さい。）

人工知能分野の研究として、チェスや将棋で人間のチャンピオンに勝つようなシステムが開発されて話題になっています。 私たちは、ルールが決まっている勝負の次の目標として、従来は人間にしかできない高度な知能活動あるいは芸術行為と考えられている作曲は自動化できるのかを対象に研究を始めました。 これには、人工知能としての研究の意味だけでなく、世界一にならなくても十分役に立つ可能性があります。

最近、ChatGPTが出現してから「プロンプト・エンジニア」という語が話題になっていますね。 つまり、生成AIにうまく入力することで、望ましい結果を得るようにAIを使いこなす人は高給で雇われる時代が来ています。 Orpheus を使いこなして、多彩な曲を自在に作れる「Orpheusプロンプト・エンジニア」が世に求められる時代になっているかも知れませんね。

このため、AI というと学習が必要と誤解している人が多くなりましたが、実はAI には他にも様々な手法があり、このシステムでは、自動作曲には確率モデルと最適解探索を用い、自動作詞では機械学習と確率モデルを用いています。 音楽作曲では音楽理論が確立している一方で、多様かつ均質で十分な量の学習データがないのがその理由です。 つまり、大量の均質なデータで深層学習すると、与えたデータと見分けがつかないほどそっくりな作品が作れるかも知れませんが、それは表面的な贋作作成になりそうだし、ユーザの嗜好・志向を反映しにくく、音楽理論は無視されるでしょう。 人の音楽創造を手伝うツールとしての自動作曲は、ユーザの感性を反映しつつ、職人のように音楽理論を守って音楽を実現する、という方が良いのではないか、と考えたのがこのシステムです。

人工知能の方法論を人間に喩えると、理論中心の座学教育と、真似するだけの現場学習に大きく対比できます。 近年は、理論を教えないでも大量のデータにより人間の真似ができるようになる後者の方法論が話題に登るのですが、音楽創作の立場で言えばそれは巧みな自動「贋作」技術に当たります。 機械が行う「真似」は、出来が精巧な割には、原理を全く理解していないので応用が利かないのですが、人間なら贋作が巧みならば技術も高度に理解・習得していそう、と思いこんでこれこそ人工知能だ、と報道されてしまうのが盲点です。 ChatGPTでは、ネットから膨大な話題を取り込んで、どんな質問にもまことに尤もらしい人間と間違うような見事な回答をしてくれるのですが、物事の原理に基づいているわけではないので、真偽は怪しくて、数学の問題などは自信たっぷりに間違う例がNHKLなどでも紹介されていますね。 今後は、学習データからどういう本質を学ぶのか、如何にして表面的な人間模倣を出す売ることができるのか、などが重要になるでしょうね。

自動運転を例に取ると、車から見える画像と人間の運転操作の関係を大量の対データから学習すれば、車は何の理解もしないでも人間同様の細かい動きができるでしょう。 しかし、そのような経験だけから人間の運転の背後にある交通法規を獲得し、人の安全を優先する価値観を学び、ルールや常識に基づく判断は別の方法論で与えることが必要です。 人間の作曲家の作曲創造では、交通法規に相当する西洋音楽の規則を理解し守ることがベースにあって、それを多くの音楽例からの経験で磨いて、さらに他人がやっていない独創的な作品を生み出せるようになるわけです。

Orpheus では、音楽理論は機械に任せ、創作的なセンスの部分はユーザに任せる方式と言えるでしょう。 現在のシステムでは、自動作詞機能のみデータから学習していますが、他は音楽理論に基づいています。 つまり、限られた量の運転データをまねる方式より、交通法規と地図を頼りにする方式です。 将来は両者方式が融合するでしょう。

人間はタンパク質でできた確率統計機械です。 人間はいつも確率を意識しているので、「必ず」「きっと」「多分」「ひょっとしたら」「全然」など確率を表す言葉を口にし、予測や推測を行います。 人生とは、自分の「経験」という統計解析でそれらの確率を推定・修正する学習プロセスと言えます。 そうして他の人々と大きく違わない確率を学習している人は「常識人」と呼ばれるでしょう。 この常識は、一つの分野だけでなく、人生のあらゆる局面で応用されます。 それが「固定観念」だったりするのですが、そのお陰で少ない経験で常識的な対処ができます。 機械学習で言えば、少ない学習データでも、他分野での学習が役立つわけです。 固定観念としての欠点より、このようなメタ知能とでも言える上位の学習と一般化が、利点になることが多いでしょう。 （将棋のように、他の分野とは異なる世界では、人間社会の常識があまり役立たないかも知れません。それでも「強気の攻め」とか、人間社会を反映する語が使われるのですが。）

常識に基づいた「固定観念」は楽で安全ですが、いつも同じ問題解決をしていると、音楽で言えばマンネリ化するでしょう。 しかし、人間は最も安全な問題解決に安住せずに、冒険であっても新しい解決を試みる意欲を持っています。 しかも、単にランダムな冒険ではなく、それなりに意味のある冒険を試みるでしょう。こういうメタ知能とでも言える仕組みを人工知能に組み込むのはまだ先であろうと思います。