ビートメイキング 音楽制作におけるドラムパターン作成とスウィング感の研究
ドラムパターンとスウィング感は、楽曲のリズムの個性を際立たせる重要な要素。iOSアプリ「HipHopDrummer」を活用すれば、簡単に多彩なパターンを作成してMIDI形式でエクスポートし、DAW（例: Ableton Live）で編集可能...
ビートメイキング
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ビートメイキング サンプリングを使わないヒップホップ制作の魅力と可能性
サンプリングを使わないヒップホップ制作の魅力は、著作権の心配がなく、オリジナルのスタイルを追求できること。スキルも向上するし、新しい音楽の可能性も広がる。一方で、時間や労力が必要で、ヴィンテージ感の再現などには工夫が求められる。でも、その挑...
ビートメイキング ビートメイキング用オーディオインターフェイスの選び方
入出力の確認: 必要なマイクや楽器入力、モニタースピーカーやヘッドフォン出力を確認。サンプリングレートとビット深度: 高品質録音には高サンプリングレート・24ビット推奨。低レイテンシー対応: 演奏に遅延がないものを選ぶ。プリアンプ品質: 高...
AI音楽 AIを使った音楽制作で考えるべきこと
AIで音楽を作るときには、いくつか重要な問題がある。例えば、「その音楽の著作権は誰のものなのか」「AIが作った音楽は本当に独創的と言えるのか」といった議論が出てくる。また、AIが普及することで、人間の音楽家の仕事が減ったり、創造性が損なわれ...
ビートメイキング ヒップホップビートのトランジションの種類
ドラムの変化ドラムの停止・フィルイン（スネアロールなど）。エフェクト音（SFX）リバースサウンド、スクラッチ音、ホワイトノイズ。楽器の追加・削除ベースやメロディのフェードイン/アウト。ボーカルサンプルボイスチョップ、ブレイク（ボーカルの一時...
AI音楽 AI音楽は儲かるか？いや、儲からない。でも、それでもやる理由
なぜ「儲からない」のか？競争の激化 誰でも高品質の楽曲を作れるため市場が飽和。著作権や倫理的問題 既存曲との類似で法的リスクが伴う。それでもやる理由創造性が広がる AIが新しい発想を提案し、個性を引き出してくれる。楽しさ AIとの共同作業は...
AI音楽 Deezer、AI生成音楽のタグ付けシステムを導入
Deezerが、AI生成音楽の増加に対応するため、新たなタグ付けシステムを導入した。取り組みのポイントAI生成音楽の検出とタグ付け: AI生成の楽曲を自動で識別・区別する技術を導入。AI生成音楽の割合: 毎日アップロードされる楽曲の約10%...
AI音楽 AI生成音楽とYouTubeのContent ID
Content ID登録条件: AI生成音楽は完全オリジナルで著作権侵害がない場合に登録可能。学習データも著作権を侵害していないことが重要。課題: AI生成音楽の著作権保護や、学習データの合法性が不明確な点が問題。YouTubeの取り組み:...
ビートメイキング サイドチェーン（エフェクト）って何？
サイドチェーン（エフェクト）は、音楽制作で特定のトラック（例: キック）の音をトリガーにして、他のトラック（例: ベース）のエフェクトをコントロールする技術のこと。特にダッキング効果（キックが鳴るとベースの音量を下げる）が代表的で、ミックス...
ビートメイキング ビートがアマチュアっぽくなってしまう原因と改善策
変化がない（展開・オートメーション不足）問題: 同じループの繰り返しで退屈になりがち。改善: セクションごとに音やリズムを変化させ、展開を意識。フィルターや音量のオートメーションでダイナミクスを加える。ドラムプログラミングの甘さ問題: 単調...