ADC Japan 2026

Music technology has enabled artists and engineers to create highly interactive musical systems in many different forms of media, from games, to art installations and instruments. In this talk I share ideas on ways to approach technology and tools such as data, sensors and hardware, MIDI or OSC, and programming languages, in order to create systems that are intuitive to engage by the audience across media that involves sound.

音楽技術により、アーティストとエンジニアは、ゲーム、アート・インスタレーション、楽器など、多くの異なるメディア形式で、高度にインタラクティブな音楽システムを作成することができるようになりました。このトークでは、データ、センサー、ハードウェア、MIDIやOSC、プログラミング言語などのテクノロジーとツールに取り組む方法についてのアイデアを共有し、音を含むメディア全体で観客が直感的に操作できるシステムを作成する方法をお話しします。

Despite Rust's benefits, it has seen limited adoption due to factors including existing ecosystems built for other languages (JUCE, VST3 SDK), less overall time to grow, and the general appeal of familiarity.

This talk showcases CSick, a scaffolding system for automated FFI generation designed to provide a bridge, not a ferry, between C++ and Rust.

Previous solutions have focused on addressing developers' reluctance by easing the transition with familiar workflows adapted for Rust development (e.g. cxx-juce), with Rust as the forerunner and C++ only when necessary.

By contrast, CSick is built to allow gradual adoption—integrating Rust code into existing C++ codebases one chunk at a time—allowing developers to reap Rust’s benefits without entirely jumping ship.

Rustの利点にもかかわらず、他の言語向けに構築された既存のエコシステム（JUCE、VST3 SDK）、成長に費やされた全体的な時間の不足、および親しみやすさへの一般的な訴求力といった要因により、採用は限定的です。

このトークではCSickを紹介します。これはC++とRust間のブリッジ（フェリーではなく）を提供するために設計された、自動FFI生成用のスキャフォールディングシステムです。

以前のソリューションは、Rust開発に適応した親しみやすいワークフローで移行を容易にすることで、開発者の抵抗感に対処することに焦点を当ててきました（例：cxx-juce）。Rustが主導的な役割を担い、C++は必要な場合のみです。

これとは対照的に、CSickは段階的な採用を可能にするために構築されています。既存のC++コードベースにRustコードを一度に1つのチャンクずつ統合し、開発者が完全に乗り換えることなくRustの利点を享受できるようにします。

Our company develops a singing voice synthesis application for PC, and based on that architecture, we undertook implementation as an AUv3 plugin for iOS. However, requirements specific to singing voice synthesis—such as UI design premised on lyrics input, handling of large-scale models, and high initialization costs—are closely related to AUv3's execution model, sandbox constraints, extension launch restrictions, and iOS memory management characteristics.

In this presentation, we will organize the technical constraints we encountered in the process of realizing a singing voice synthesis application as an AUv3 plugin, and share perspectives that should be prerequisites when designing AUv3 in a mobile environment.

弊社ではPC向け歌声合成アプリケーションを開発しており、そのアーキテクチャを基にiOS向けAUv3プラグインとしての実装に取り組みました。しかし、歌詞入力を前提とするUI設計、大容量モデルの扱い、初期化コストの高さといった歌声合成特有の要件は、AUv3の実行モデルやSandbox制約、Extension起動時の制限、iOSのメモリ管理特性と密接に関係します。
本講演では、歌声合成アプリケーションをAUv3として成立させる過程で直面した技術的制約を整理し、モバイル環境でAUv3を設計する際に前提とすべき観点を共有します。

In composition and arrangement using existing DAWs, users set appropriate timbres for each track from vast timbral datasets classified by category (such as instruments and sound source names). We reconsider this current text-based timbral search interaction itself and propose a new approach to expand creativity across diverse timbres. We have removed the conventional concept of timbral categories and have: 1) calculated relationships between timbres depending only on acoustic features, and 2) constructed an interface that enables visual confirmation of relationships between timbres. By visualizing similarity between timbres across categories, we provide serendipitous timbral exploration not constrained by conventional timbral categories. In this presentation, we will discuss the background of the proposed approach, technical overview, and usefulness based on user testing.

既存のDAWを用いた作曲や編曲では，カテゴリ（楽器や音源名など）ごとに分類された膨大な音色データセットの中からユーザが適切であると考える音色を各トラックに設定しています．我々は，このようなテキストベースで音色を検索する現状のインタラクション自体を見直し，多様な音色に創造性を広げるための新たなアプローチを提案します．従来の音色カテゴリの概念を取り払い，１）音響特徴量のみに依存した音色間の関連性を計算し，２）視覚的に音色間の関係を確認可能にするインタフェースを構築しました．カテゴリを横断して音色間の類似性を可視化することで，従来の音色カテゴリに縛られない偶察的な音色探索を提供します．本講演では，提案アプローチの背景，技術概要，およびユーザテストによる有用性について口述します．

mimium (https://mimium.org) is a functional programming language designed for audio processing with syntax similar to Rust. It runs on both native and web platforms, and allows oscillators and signal processing to be defined from a very low level. It also features a proprietary live coding capability based on differential analysis of source code, enabling hot-swapping of signal processing code without resetting the internal state of the audio. This presentation will explain the details of its design and implementation.

mimium(https://mimium.org)は、Rustに似たシンタックスを持つ関数型のオーディオ処理を目的としたプログラミング言語である。ネイティブ/Webのどちらでも動作し、オシレーターや信号処理を非常に低レベルから定義することができる。また、ソースコードの差分解析に基づく独自のライブコーディング機能を持ち、オーディオの内部状態をリセットせずに信号処理のコードをホットスワップすることができる。本講演ではその設計と実装の詳細を解説する。