出版社内容情報
音楽を創りながらディープラーニングを身につける！
音楽の自動生成を題材に、ディープラーニングの代表的な手法を解説した入門書です。
音符一つひとつに文字を割り当てれば、自然言語と同じように音楽を扱うことができ、演奏内容をピアノロールという表現に変換すれば、画像として扱うこともできます。そのため、音楽という 1種類のデータを使ってさまざまな手法を広く学ぶことができます。
本書では、PythonとTensorFlowを使って、自分で音楽データを学習させます。生成される音楽のクオリティは高いとは言えませんが、音楽を創りながら学ぶディープラーニングは、きっと体と耳になじみ、読者の力になると思います。
内容説明
音楽の自動生成を題材にディープラーニングの代表的な手法を学ぶ。ＰｙｔｈｏｎとＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで音楽を学習してメロディを自動生成。音楽の基礎知識からＧＡＮによる楽曲生成までを解説。
目次
第１章 音楽を題材にディープラーニングを学ぼう
第２章 音楽データをＰｙｔｈｏｎで読み書きしよう
第３章 長調・短調判定で学ぶ多層パーセプトロン
第４章 ハモリパート付与で学ぶＲＮＮ
第５章 メロディのデータ圧縮で学ぶオートエンコーダ
第６章 メロディモーフィングで学ぶＶＡＥ
第７章 多重奏生成で学ぶＣＮＮ
第８章 多重奏生成で学ぶＧＡＮ
著者等紹介
北原鉄朗［キタハラテツロウ］
２００２年東京理科大学理工学部情報科学科卒業。現在、日本大学文理学部情報科学科教授。主な研究分野は音楽情報処理。身のまわりのさまざまな音をコンピュータが理解したり、つくり出したりする技術の開発に取り組んでいる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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