Waveform Free 版が公開へ

無償版の公開は年初の業界イベント NAMM 2020 ですでに発表されてはいたようだが、Tracktion社製DAWである Waveform の無償バージョンがついにダウンロード可能となった。

www.tracktion.com

Waveformのバージョンが10から11へメジャー・アップグレードされたことに伴い、製品ラインアップが見直され、無償版はこれまでの Tracktion 7 から Waveform Free 版に置き換えられた。Waveform Free 版から有償フルバージョン（Pro版）へはスムーズに移行できる構成のようだ。これでTracktion社のDAW製品群から発祥ブランドである "Tracktion" が消滅したことになる。

bedroomproducersblog.com

私も早速自分のMacに落としてみたが、基本的なUIや操作ワークフローなどはTracktionと顕著な違いはないように見受ける。一つ大きな相違点としては、ミキサー・コンソール表示が可能となったところである（下図参照）。サード・パーティー製のプラグインは Tracktion 7 同様に組み込み使用可能であり、この点は同じ無償導入版である Studio One Prime に比べてアドバンテージがある。

その他、ちょっと試してみて個人的に気づいた点などを以下に述べる:

• 導入環境上すでに Tracktion 7 を入れていた場合、プロジェクトやプラグインの構成データなどはそのまま引き継いでくれる。
• ただし、プロジェクト・ファイルは Tracktion 7 とWaveform では互換性がなく、Tracktion 7 のプロジェクトを開こうとすると、Waveform 形式に変換するかどうか訊かれる。一旦 Waveform 形式に変換すると Tracktion 7 では読み取れなくなるようなので注意を要する。 また100%忠実な変換を保証しているわけでもないようなので、旧 Tracktion 7 上で重要な制作資産を抱えている場合は、Tracktion 7 をuninstallしないでそのまま Waveform と並存使用した方がよいだろう。
• EDMやロックバンドなどの何種類かのテンプレートを参照・流用できるようになった（上例はEDMのテンプレを開いて微修正しているところ）。GarageBandのそれに近い。
• 付属音源がおまけで利用できるようになった。減算方式アナログシンセとしては4OSC（フォーオスク）が、またドラム・サンプラーとしては Micro Drum Sampler が使える。4OSCはシンプルながらも多彩な音色合成を可能にする能力を秘めており、使い倒せばシンセはこれだけでも意外に十分かもしれない。

www.youtube.com

Learning Synths (Ableton)

今月初に日本語版が出たということで若干バズっていたAbletonの "Learning Synths" 独習教材をちょっと試してみた。

www.dtmstation.com

learningsynths.ableton.com

オーソドックスな減算方式アナログシンセの基本の基本を学ぶにはちょうどよいインタラクティブ教材だと思う（現状はウエブ版のみ）。小学生でも手軽に遊びながら学習できるのではなかろうか。無償教材なので贅沢は言えないが、将来的にはiOS/Androidネイティブ・アプリで提供されると尚よい。

ちなみにMIDI検定3級および2級の学習課程でもアナログシンセの基礎を学ぶパートはあるが、初学者が本を読むだけでは全然腑に落ちないはずなので、実際に音の変化を耳で聴いて確認しながら学習を進めるための一助になると思う。

シンセの仕組みとか音響工学の話は深掘りしていくとフーリエ解析などの理論学習にまで遡ることになるが、その辺のところはまたの機会に触れたい。

DAW国内シェア推計調査 (2020年)

間が空いてしまったのだが、毎年恒例で DTM Station 同様に実施されているSleepfreaksの本邦DAWユーザ調査結果が先月末に公表された:sleepfreaks-dtm.com

ネット上の自由アンケート調査なのでバイアスが入り込んでいることは否めず、あくまでも推計に過ぎないのだが、一つの目安にはなるだろう。各メーカーが正確な出荷本数を公表しているわけでもない状況下でマーケット・シェアの実像把握はなかなか難しい。また上記記事中でも軽くコメントされているように、日本国内と海外では人気DAWが大きく異なっている可能性がある。

DAWの人気ランキングそれ自体については、特に大きな変化やサプライズはないというのが正直な感想である。ベスト3は、相変わらず Cubase、Studio One、Logic Pro の3大ソフトで不動という感じだが、ここ1、2年で Studio One の利用者が大きく増えた（可能性がある）印象は強い。この3強ソフトの顔ぶれは当面変わることはないだろうと思われる。

一方でEDM系中心に海外では Ableton Live の人気が高いことはよく知られていると思うが、なぜか日本のユーザにはあまり浸透していないようである。逆に日本ではCubaseのユーザが多過ぎる感がある*1。

本調査で私が一番驚愕したのは、実はメーカー別シェアではなく回答者性別内訳である。95%が男性というのはいくらなんでも偏りが酷過ぎやしないか。あるいはもし仮にこれがユーザの実相に近いというのであれば、DAWは女性ユーザを増やす伸び代がまだまだ手付かずで残っているということになる。ここら辺はそろそろ Logic Pro X が GarageBand を梃子にして改善を進める動きがあってほしいとも思う。

*1:老舗のCubaseは多機能ではあるものの、高価格でUIなどは若干レガシー気味なところもあり、少なくとも入門用DAWとしてはふさわしくないと個人的には思っているにもかかわらず。

ちょっと微妙な AWS DeepComposer

師走のバタバタで書きそびれてしまい、もう早くも1ヶ月前の出来事となったのでいささか旧聞に属する話題ではあるが、AWSが機械学習援用の自動編曲サービス分野に進出するという興味深い動きがあった。昨年12月にラスベガスで開催された2019年度 AWS re:Invent 恒例イベントでお披露目された DeepComposer がそれである。

www.youtube.com

まだ招待制previewバージョンの段階で完全には一般公開していないらしく、今すぐ誰でもお試ししてみるということができない状況だが、サービス概要は上記お披露目デモもしくは下記記事などで把握できる。

aws.amazon.com

techcrunch.com

要するに、

• ユーザが適当な演奏データを AWS DeepComposer に食わせると、ジャンルごとに予め訓練されたモデルがAWSのクラウド上で計算処理して伴奏（ドラムやシンセなどのパート別伴奏）を付けてくれる。
• モデルは、ユーザ固有のモデルを走らせることもできる。AWS SageMaker で調教する仕組みのようだが詳細は不明。
• DeepComposer おあつらえのMIDIキーボード（$99別売り予定）を使うことができる。

残念なことに、正直あっと驚くような仕掛けや新規性があるとも思えなかった。少なくともこの種の自動作曲をある程度リサーチしてきた人や中上級DAWユーザにとっては子供騙しのように映るかもしれない。自動作曲・編曲に関しては、やはり Google 発の Magenta プロジェクトに一日の長があると言わざるを得ないだろう。本ブログでもすでに何度か取り上げたり試したりしている。

謎なのはAWS謹製 DeepComposer 用MIDIキーボードの発売（予定）なのだが、キーボード本体にAI機能が搭載されているのであればともかくも、そうでなければ別に専用のMIDIキーボードを使わずともインプット用の優れて安価なMIDIキーボードはいくらでもある。繰り返すが、もし仮にわざわざAWSへ接続せずこのキーボード単体で（しかも$99で!!）自動作曲できるのであればスゴイとは思うけれど（実際はそうではないです）。

その辺のちょっと残念な気持ちは、下記の辛辣な批評記事で代弁されているので、英語が苦にならない人はご参考までに。

cdm.link

MOOC体験雑記と私的結論: Udemyがベスト

昨年は個人的にUdemyの講座をフル活用した一年だったのだが、今年もそうなりそうだという予測と、新年抱負も若干込めつつ下記記事に付け足しのコメントをアップデートしておきたい。なお、ちょうど今現在9日までの新年セール真っ最中だが、私は別にUdemyの回し者ではなくアフィリエートもやっていないので念のため。

daw-jones.hatenablog.com

daw-jones.hatenablog.com

MOOCを利用し始めた2018年初期の頃は、もっぱらCourseraとedXのみの利用にとどまっていたのだが、最近この2大MOOCはほとんど利用しなくなってしまった。

振り返ってみるに、やはりこれは時間的要因が一番大きい。CourseraやedXのコースは3ないし6ヶ月の比較的中長期の履修期間を想定してカリキュラムが組まれており、学習時間に関しても1セクションで10ないし20時間前後とかなりボリュームがある。これは課題提出も考えると仕事をしながらの身分ではほとんど無理ゲーに近い。かてて加えて両者ともself-paced受講の仕組みが中途半端なので、とりあえずenrollしてから後で夏季休暇等時間があるときに取り組むといったプランが立てにくい*1。

Udemyの講座は、このような時間的制約、すなわち受講タイミングとペース配分、およびコース全体の（過大な）ボリューム、という2つの制約から概ね解放されるので使い勝手が良い（ボリュームに関してはもちろん講座にも依る）。

micromasters取得とか、どうしてもある程度権威ある修了証が欲しい、といった場合はCourseraかedXがフィットしているだろうが、そうでない場合はUdemyの方がはるかに使い勝手も良く、また実利的・実践的講座が充実している。費用面でも、専門書が一冊3、4千円することを考えると、セール期間中の1,200円とか1,400円の受講価格は破格といってよい*2。

ただし、評価が高くて人気の講座は英語コンテンツが圧倒的に多いので、学習分野によっては英語必須という点でCourseraおよびedXと共通する。

*1:Courseraの場合はスケジュールを何度もリセットできるのだが、どのみち各セクションごとの課題提出期限に追い立てられる。edXは一定期間後に強制的にarchiveされてしまう。

*2:最近Udemyからアンケート調査があって、どうも月額(?)subscriptionモデルを模索している節がある。なので、将来的に価格体系ががらりと変わる可能性はある。

MIDI検定2級練習曲(2020年2月期)を見る

昨年に引き続き、この時期恒例で公開されるMIDI検定2級2次（実技）試験練習曲をざっと眺めてみることにしたい。

daw-jones.hatenablog.com

さて本年の練習曲であるが、スコアを拝見したところ4曲とも揃いも揃ってとても簡単な譜面構成であることに驚いた。昨年までとは打って変わった易化ぶりに、冗談ではなく少し声を上げたほどである。

私の記憶では、2017年2月期から2019年2月期の直近3回ほどはむしろ難化傾向が見られて、転調やら変拍子、スウィング調の初出、複雑なドラム・パート、変わり種のコントロール・チェンジなど、これでもかというぐらいの小技詰め込み感が半端なかったと思う。その反動なのか、はたまた出題陣の交代という事情があったのかは知らないが、ともかく今回は音数も少ない上に特筆すべき点もなく、非常に易しいの一言である。直近3回が極端に合格率が低かったわけでもないため、受験生フィードバックからの見直しという線はほとんどないと推測するが。

そんなわけで、今回は各練習曲ごとの大まかなポイント分析やら寸評はちょっと控えるが（わざわざやるほどの楽曲レベルではない）、逆にある意味原点回帰というか、敢えて基礎に立ち返ってみるという意図が感じられなくはない。今後2級実技チャレンジを目指す学習者にとっては、ちょうどよい良質な基礎教材にはなろう。

AWS Big Data Specialty を取得

以下記事からの続きになるのだが、つい先日 AWS Certified Big Data - Specialty の認定に合格したので、軽く合格体験記を記しておきたい。約4ヶ月前に取った Solutions Architect - Associate とは異なり、専門分野試験の位置付けでなおかつ受験者数が限られているようなので、今後受験を検討されている方の参考になれば幸いである。

daw-jones.hatenablog.com

本試験の特殊性と注意点など

本試験は要するにAWSにおけるデータ処理・分析分野に重点フォーカスした専門領域認定となり、Google Cloud で言えば Professional Data Engineer 認定にほぼ等しい。しかし、いわゆるデータ・サイエンティストの仕事をされている方々は、むしろ機械学習領域の Machine Learning - Specialty を目指した方がよいと感じた（後述）。

難度がかなり高くて試験情報に乏しい

データの処理となると、Solutions Architect に比べればわりと個別具体的な処理手順が多くてむしろとっつき易いと思い、敢えてチャレンジしたのだが、なにしろ覚えるべきAWSサービスとその連携形態が膨大で、この分野で数年の実地経験を積んだ人でないとかなり難解ではないかと思う。特にストリーミング処理 (Kinesis) と大規模分散処理 (Elastic Map Reduce) 関連は経験者が限られてくると思うし、この分野の初心者だと一から覚えるべき事柄がとても多い。

難解であるせいもあってか、合格基準もどうやら得点率60%程度に抑えられているらしく（そのように推察される）、私も実は62%しかスコアできなかったのだが、なんとかスレスレで合格している。Udemyの講座（後述）でも6割程度で合格した例が言及されていたし、以下のQiita記事はいずれも6割台の得点で合格された例なので、たぶん間違った推定ではないのだろう。

qiita.com

qiita.com

あと、どういうわけか本試験のみAWS公式の模擬試験が用意されておらず、設問パターンなどについては別の手段で対策を構じざるを得なかった（後述）。

2020年4月より試験の衣替えがある

以下のAWS告知によれば、Big Data - Specialty は来春4月予定で Data Analytics - Specialty として衣替えすることになっている（現在はベータ試験実施中）。同時にデータベース専門分野の試験も新設されるらしいので、Big Data 認定のうち、DBMSに関する分野は大方外出しした上でデータベース専門試験でより深く掘り下げる体系に変わることが予想される。

近日公開の AWS 認定

ということで今は端境期にあるため、もし新制度切り替え後の Data Analytics の称号が欲しいのであれば、来春まで待った方がよい。ただ、出題傾向や合格水準も同時に大きく変わる可能性はある。

Machine Learning - Specialty との関連

これは後から気づいたのであるが、実は機械学習専門認定の一部と Big Data はある程度重複している。データ処理サービスに関しては、機械学習専門認定の中ではもっとハイレベルの概要程度にとどまるとはいえ、内容が重複していることを考えると、最終的に機械学習の認定を目指している人であれば（私もその一人）、わざわざ Big Data (Data Analytics) 認定を取る必要はなかったかもしれないとも感じた。

ただし、

• 合格者は次回他領域の受験に対して半額クーポンを貰える。また模擬試験は無料クーポンを貰える。
• とりわけEMRやRedshiftに関しては事前に深く突っ込んでおいて損はない。

ということを考慮すると、あながち無駄ではないとも思う。

私が利用した試験対策リソース

私が知る範囲では、Big Data 認定の日本語受験対策本は今のところ皆無のはずである。受験者が限られるので売れないからだと思うが、以下の書籍はある程度の対策用途に使える可能性はある（私は使いませんでしたが）。

図解即戦力　ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書

という次第なので、高額のAWSトレーニング講座などを受講しない限りはもっぱら英語の教材とかチュートリアルに依存せざるを得ない事情があり、これもハードルが高い一つの要因になっている可能性がある。

私の場合、今回もUdemyの講座をフル活用させてもらったクチである。安価で利用可能な受験対策リソースとしては、これぐらいしかないのが実情であろう。

• AWS Certified Big Data Specialty 2020 - In Depth & Hands On!
• AWS Certified Big Data - Speciality Practice Exams

ちなみに私が受験した本番試験では、後者の模擬試験講座とほぼ同じ出題が割と多く散見されたため、これを徹底復習すれば得点アップに繋がるかもしれない（私は一度やっただけであまり真面目に復習しなかったから低得点だった）。ただし、上述の通りに来春以降新制度に切り替わってからはどうなるかわかりません。

あとは追加的に、定番のAWS公式ホワイトペーパーとかブラックベルト講座（YouTube上で無償視聴可）を各サービスの理解を補強する目的でつまみ食いしているが、表面をなぞるだけで通り一遍な感じになってしまう傾向があるので、逆にこれだけではどうしても不十分だと思う。