Coalescence by Dillon Bastan

概要とインスピレーション

Coalescenceは、Max For Live用のインストゥルメントです。これは、機械学習（SOMニューラルネットワーク）を用いて、選択されたスペクトル特性に基づいて類似したサンプルスライスをクラスターに整理する、連結型マルチサンプラーです。これらのクラスターを様々な方法で活用する3つの再生モード、「Point」、「Rings」、「Paths」が用意されています。 さらに、外部オーディオ入力をルーティングしてモジュレーションに利用したり、類似度に基づいて再生するオーディオスライスを制御したりすることも可能です。これらすべてが堅牢なモジュレーションシステムと組み合わさることで、Coalescenceはあらゆる状況に対応できる、まさに「モンスター級」のコンパクトなサンプラーとなっています！

同梱内容：

本体、ユーザーマニュアル、42のプリセット、14のサンプル、Strange Modモジュレーターデバイス（プリセットの1つ用）

特徴：

• 連結サンプリングのために、複数のサンプル、単体またはフォルダ（最大2000個）をドラッグ＆ドロップで読み込めます。各サンプルには、ピッチ、音量、方向、トランジェント感度に関する個別のパラメータがあります
• 選択したスペクトル特性に基づいてサンプルスライスを整理し、2Dの円上で可視化するニューラルネットワーク（SOM）を搭載
• 3つの再生モード：
  • ポイント：再生開始点となる単一のサンプルスライスポイントを選択し、MIDIピッチ変更で再生します。従来のサンプラーに最も近い動作です。類似度に基づいて検索ポイントを制御するための外部オーディオ入力オプションも備えています
  • リング：MIDIピッチが「リング」と呼ばれる円形の範囲をトリガーします。リングがトリガーされると、その範囲内のランダムなサンプルが再生されます。ドラムキットやあらゆる種類のサンプルスライシングに最適です。リングの作成には自動および手動のオプションがあります
  • パス：MIDIピッチが個別の再生パスをトリガーし、サンプルスライス間をグライドまたはジャンプして移動できます。シーケンスの作成やあらゆる種類の動きの表現に最適です！また、「シングルパス」モードでは、1つのパスしかトリガーできず、MIDIピッチによって再生のピッチが変更されます
• ネットワークのトレーニングやプレビューを含む、さまざまな設定：
  • サンプルスライスのクラスタリングに選択可能な4種類のスペクトル特徴量：(Chroma) は、24段階の半音階を用いてスライスを記述し、音調に基づくソートに適しています。(Mel および Bark) の2つは、等間隔のステップに対する心理音響学的知覚に基づき、低周波数から高周波数への強度でスライスを記述します。 それぞれ周波数のスケーリング方法が異なり、打楽器など、低周波数から高周波数への順序付けが必要なあらゆる用途に適しています。（Speech）は、音声認識で一般的に使用されるMelセプストラル係数（MFCC）を使用しており、母音の分類などに適しています。
  • ネットワークに入力されるサンプルスライスのトランジェントのみを使用するか、すべてのスペクトルフレームを使用するかを選択可能
  • クラスタ半径のサイズおよび各種学習パラメータ
• さまざまなサンプル再生設定：
  • 音声、再生方向、ワンショットまたはループ、ループサイズ（時間、ビート、またはトランジェントの長さ単位）、ピッチ、フェードウィンドウなどの標準的な再生設定
  • 各種再生モードおよびサンプルスライスの検索に関するパラメータ
  • タイムストレッチが可能なフェーズボコーダー再生モード。また、スペクトル間のアタックおよびリリースを調整し、簡易的なぼかし効果やスペクトル間のフェードを実現可能
• 様々な用途に対応した外部オーディオ入力ルーティング：
  • MIDIノートではなく、入力トランジェント検出器によってサンプラーのボイスをトリガーするオプション。これにより、外部入力でサンプラーのボイスをトリガーできます！
  • 前述の通り、入力信号との類似度に基づいて、再生中のサンプルスライスを動的に制御することも可能です。これにより、疑似スタイル転送やその他のエフェクトの可能性が広がります（注：結果が必ずしもクリーンで堅牢なものではありませんが、実験には最適であり、適切に調整・処理すれば良好な結果が得られます）。 使用例としては、声でドラムサウンドをトリガーするビートボックス、あるサウンドが別のサウンドを「マスキング」するスタイル転送風の効果（フェーズボコーダーの再生モードを使用）、声で制御するシンセサイザーの作成などがあります。
  • 変調に使用できるエンベロープフォロワーおよびピッチ検出器
• モジュレーションシステム。各モジュレーションソースには、マッピング可能な2つの宛先があります：
  • パーリンノイズオプションを備えた2つのLFO
  • 2つのエンベロープ
  • 各ボイスの開始時に生成される2つのランダムなスプレー値
  • ルーティングされた外部オーディオ入力のエンベロープフォロワーおよびピッチ検出器
  • 標準的なMIDIソース：ベロシティ、キーピッチ、アフタータッチ、ピッチベンド、モジュレーションホイール
• ボイスごとのフィルター（いくつかのモードあり）：
  • 標準的な形状を持つシンプルなバイクワッド・フィルター
  • ラダーフィルターモード
  • フォルマントオプション、周波数シフト、スプレッド、帯域幅の傾斜を備えた母音またはフォルマントフィルターモード

透明性および制限事項に関する注意：

• • 本デバイスが最も堅牢なニューラルサンプルライブラリオーガナイザーであるとは主張しておりません。そのため、数百もの中規模サンプルや非常に長いサンプルを同時に投入してデバイスに過負荷をかけようとすると、確実に限界に達してしまいます。とはいえ、サンプルの分析と学習は高速に行われます。詳細は以下をご覧ください
  • 例えば100～200個程度のワンショット・ドラム・サンプルを投入すれば、ネットワークによる分析と学習は高速に行われますが、それぞれ10秒を超える長さのループが数百個ある場合は、詳細によっては時間がかかる可能性があります
  • 約30秒までの個々のサンプルを読み込むのは高速です（短いサンプルは瞬時に解析され、30秒までのサンプルはサンプリングレートにもよりますが、約1～2秒で完了します）。それを超える長さのサンプルについては、長さにもよりますが、数秒からそれ以上待つことになる可能性があります。 30分間のサンプルを投入すると、かなり長い時間待つことになります（サンプリングレートも影響します）
  • 重要な注意点として、このデバイスは最大2000個のサンプルを処理できますが、ニューラルネットワークがサンプルスライスを保持できるスロットは2500個しかありません。そのため、ワンショットのパーカッションサンプルでない限り、2000個に達するはるか以前にネットワークの容量がいっぱいになってしまいます。 したがって、このデバイスはライブラリ全体というよりは、少数のサンプルや多数のワンショット・サンプルを扱うことを想定しています。
  • 同様に、ニューラルネットワークの学習時間は、サンプルデータの量や、トランジェントのみを送信するか、すべてのスペクトルフレームを送信するかによって大きく異なります。トランジェントのみを送信する場合は一般的に非常に高速ですが、サンプルに含まれる内容量にも依存します
  • 幸いなことに、ニューラルネットワークはデバイスインスタンスやプリセットに保存されるため、一度大量のサンプルデータを学習させれば、再度学習させる必要はありません。同様に、サンプル分析についても分析ファイルを保存するオプションがあるため、プリセットや長いサンプルを即座に読み込みたい場合でも、事前に保存しておいた分析ファイルを利用できます

サンプル読み込みに関する現在の問題点：

• • (1): Ableton Packsに含まれる保護されたサンプルは読み込めません。これは、本デバイスのマルチサンプルという性質上、Live.Dropオブジェクトを使用して保護されたサンプルをデコードできないためです。
  • (2): これまで一度も保存されたことのないLiveセットで録音されたサンプルをCoalescenceにドロップしても、そのサンプルは呼び出されません。これは、Liveセットが初めて保存された後にそのパスが変更され、現在のLiveセットのパスを相対パスとして扱う正当な方法がないためです（MaxForLiveの大きな欠陥です）。 これは、Liveセット名の変更時にも問題を引き起こします。当面の間は、そのLiveセットで録音されたサンプルをドロップする前に、必ず最初にLiveセットを保存してください。誤ってドロップしてしまった場合は、セットを最初に保存した後で、サンプルをドロップして入れ替えてください！

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