日本音楽家ユニオン 創設40年 音楽家の労働組合です。実演家の最低賃金交渉や労働問題を解決しています 関東地方本部での出来事や情報を中の人がつぶやきます
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Spotify、5,000万曲超を推薦から除外
発表：2026年10月20日
Spotifyは、2026年に5,000万曲超の「slop／spam」を推薦対象から外し、重大または反復的な違反があったスパム音源7,500万曲超を、別途プラットフォームから削除したと発表しました。
Spotify、5,000万曲超を推薦から除外
発表：2026年10月20日
Spotifyは、2026年に5,000万曲超の「slop／spam」を推薦対象から外し、重大または反復的な違反があったスパム音源7,500万曲超を、別途プラットフォームから削除したと発表しました。
This year alone, we’ve taken more than 50 million slop and spam tracks out of recommendations. This is in addition to more than 75 million spammy tracks we’ve removed from our platform altogether for serious or repeated violations of our rules.
AIがDAWを直接操作する「TOMORI」
論文投稿：2026年10月18日／新着掲載：10月20日
「TOMORI」は、AIエージェントがREAPERのプロジェクトを調査し、Luaコードを生成・実行してミックスを変更する研究です。結果は、編集可能なDAWプロジェクトとレンダリング音源として返されます。
110件の人間による編集例を基に、3種類のモデルで計990ケースを評価。操作内容を具体的に指定した指示では高い一致を示しましたが、「温かく」「迫力を出す」など抽象的な要求では、編集内容の一致と音質改善が低下しました。
音響測定を追加しても、抽象的な指示の総合成績は明確には改善せず、操作回数だけが増えました。arxiv.org/abs/2610.25344
音源と歌詞から曲構成を分析する「SCALE」
論文投稿：2026年10月19日
「SCALE」は、音源だけでなく、時間情報付きの歌詞と歌詞の反復も利用し、曲の区切りやサビなどの機能を推定する研究です。
研究チームは、9,010曲、約82.5時間、13,880区間の注釈を含む「SheetSage-MSA」データセットを構築。既存のSongFormerより、複数の構成分析指標で改善したと報告しています。arxiv.org/abs/2610.26253
メロディーとコードを保ちながらカバーを生成する「MuLaCover」
論文投稿：2026年10月19日
「MuLaCover」は、メロディーとコード進行を記した編集可能なリードシートを条件として、歌詞と音楽スタイルを文章で指定するカバー生成モデルです。
参照音源の時間軸へ固定せず、調性的特徴を維持しながら、テンポ変更、構成変更、部分生成を可能にする設計です。著者らは、オープンソース方式として最先端の性能を示し、Suno v5.5とも競争力があると報告しています。arxiv.org/abs/2610.26684
SpotifyとBelieve、許諾型AIカバー・リミックスで合意
発表：2026年10月20日
SpotifyとBelieveは、BelieveおよびTuneCore所属の参加アーティスト・レーベルを対象に、AIによるファン制作カバー／リミックスのライセンス契約を発表しました。
参加は任意で、最初にAI関連プログラム全般への参加を選び、さらにSpotifyの当該サービスへの参加を決める二段階同意方式です。newsroom.spotify.com/2026-10…
Qwen3-TTSの声質複製、参照条件と収録環境で性能が大きく変化
論文投稿：2026年10月16日／新着掲載：10月19日
Qwen3-TTSのゼロショット声質複製を、読み上げ、会議、感情音声、航空無線で検証した研究です。
正確な文字起こしを伴う方式は声質の再現に優れる一方、
短い参照音声の文字起こしが誤っていると性能が大きく低下。別方式は話すタイミングの再現に強く、どちらか一方が常に優れるわけではありませんでした。収録領域による影響は、システム選択の約4倍だったと報告しています。
また、客観指標と人間の試聴評価では順位が一致せず、既存の検出器が複製音声を本物と同程度に見逃す場合もありました。arxiv.org/abs/2610.23678
感情が途中で変化する合成音声は、偽物と見抜きにくい
論文投稿：2026年10月16日／新着掲載：10月19日
「EmoShift」は、発話途中で感情が変化する音声がディープフェイク検出へ与える影響を調べた評価研究です
実音声7,240件4種類の音声合成システムによる合成音声9,720件を使い7種類の検出器を評価
感情が変化する合成音声では、偽物を本物と誤認する割合が最大25.3ポイント増加しました。反対に、本物の感情豊かな音声を偽物と判定する割合も最大24.4ポイント増えましたarxiv.org/abs/2610.22832