モノラルからステレオへ：AIが音楽に新しい生命を吹き込む

この記事の要約を10文で示します。 モノラルの音源は、臨場感を生み出す空間的な豊かさに欠けています。AIを使えば、モノラル録音の音源をステレオに変換したり、既存のステレオ録音のリミックスが可能になります。モノラルからステレオへのアップミキシングの用途には、既存のモノラル音楽をステレオに高音質化することや、既存のステレオミックスの改善・近代化などが含まれます。例えば、エルビス・プレスリー、チャック・ベリー、デューク・エリントンなど、1950年代と1960年代の多くのヒット曲はモノラルで録音されました。AIはこれらの録音をステレオに変換することで、より生き生きとした魅力的なサウンドを実現します。このプロセスには、従来の信号処理、音源分離、パラメトリックステレオを用いた機械学習、生成AIなど、様々な技術が用いられます。例えば、2007年の論文では、モノラル録音から異なる音源を識別し、抽出して、それらを再びミックスしてリアルなステレオ体験を実現するアルゴリズムが提案されています。近年、AIの進歩により、ステム分割ツールや機械学習モデルを使用して、モノラル信号から空間パラメータを予測し、ステレオ体験を作成することが可能になりました。しかし、モノラルからステレオへのアップミキシングに関する研究は少なく、更なる進歩のためには、公開されているデモやコードの増加が必要です。