Web拍手：
call for #musicians! have you tried #goodsounds portal for your instrument practise? @korg_inc https://t.co/UYoolvh7uI
— MTG-UPF (@mtg_upf) 2015, 5月 20おぉっ？ | 「good-soundsではあなたの演奏を自動で評価することができます。」 | http://t.co/eD8Za5L057へようこそ! https://t.co/fV3ikXAO5q
— Kenzi NOIKE (@knoike) 2015, 5月 20「Artistryという技術を用いて演奏を自動評価しています。（この技術はKORG - cortosiaでも使われています。）」 | http://t.co/eD8Za5L057へようこそ! https://t.co/fV3ikXAO5q
— Kenzi NOIKE (@knoike) 2015, 5月 20「あなたの投票結果はArtistryに反映されます。」「様々なツールであなたの演奏を解析できます」
https://t.co/GNrqwBPxh0
— Kenzi NOIKE (@knoike) 2015, 5月 20いまのところは，シングルノート（単音）だけなのかなぁ．わざわざ「シングルノート」と書いてあるのだから，そのうちメロディとかも評価できるようになるのかな？ | http://t.co/eD8Za5L057へようこそ! https://t.co/fV3ikXAO5q
— Kenzi NOIKE (@knoike) 2015, 5月 20「一番初めのバージョンでは （略） 演奏はシングルノートに限ります。これが目指すところはより多くの楽器やより多くの練習内容（スケール等）をサポートすることです。」
https://t.co/CKZbl3a3wq
— Kenzi NOIKE (@knoike) 2015, 5月 20good-sounds.org にユーザー登録してみた．
演奏の良し悪しの自動評価を，個々人の主観評価を反映させながら練り上げていくプラットフォーム．
Rencon もこういうふうにすべきだと何年も前から言っているのだけどなぁ．
「good-sounds.orgへようこそ!」
https://good-sounds.org/
「
このウェブサイトの目的は何ですか？」
MTG-UPFはコルグとともに、楽器演奏者の演奏を評価し技術向上を促すためのコミュニティサイトとしてgood-sounds.orgを開発しました。全ての演奏データはクリエイティブコモンズライセンスで共有されています。
good-sounds.orgは演奏者が自分の演奏をアップロードし、自動で演奏評価を行うことができるプラットフォームです(現在シングルノートだけに対応しています)。この評価システムはコミュニティ内で理想とされる演奏にどれほど近いかを判定し、結果を表示します。このサイトのコミュニティ内で様々な演奏者がアップロードされた演奏に対して投票を行うことで、"良い音"の定義が形成されていきます。この投票の結果から、評価システムは演奏をどのように評価し採点すれば良いかを学習します。コミュニティからのフィードバックが多いほど、採点の精度はより向上し評価システムもより改善されていきます。.
一番初めのバージョンではgood-sounds.orgは5つの楽器（フルート、クラリネット、トランペット、バイオリン、チェロ）をサポートし、演奏はシングルノートに限ります。これが目指すところはより多くの楽器やより多くの練習内容（スケール等）をサポートすることです。good-sounds.orgを良いものにするためには演奏者が参加することが必要不可欠で、演奏データやフィードバックが集まることで評価システムをより良いものにできます。good-sounds.orgは演奏者にとって素晴らしいツールになるのは間違いなく、演奏技術をより伸ばすことができるでしょう。
「
Artistryとは何ですか？」
Artistryはポンぺウファブラ大学(UPF)のMusic Technology Group (MTG)とコルグが共同で開発した"楽器演奏の良さ"を評価するための技術です。演奏家が演奏した録音データを音楽の専門家が採点し、その集められたデータから\"良い演奏\"について人工知能の技術を用いて学習させ、それぞれの楽器ごとに特化したモデルを構築しました。ここでいう演奏の良さは次の5つの指標より計算されます（音量の安定性、ピッチの安定性、音色の安定性、音色の豊かさ、アタックの明瞭度）。開発されたモデルはソフトウェアライブラリEssentiaを使って実装されています。Artistry技術は楽器演奏をリアルタイムに処理し、かつ演奏者へフィードバックを返しながら改善の余地がある部分を特定しその演奏のレベルを提示するよう開発されています。
