内容説明
人工知能は作曲家の夢を見るか？
【本書のポイント】
・深層学習による自動作曲技術の全体像を知る
・Colaboratoryを使った自動作曲のお試し
・データセットを多数紹介
機械学習による自動作曲（AI作曲）技術を解説した専門書です。機械学習やメディアアート関係の研究者、学生、音楽産業の技術者を主な読者対象として、現在の自動作曲技術をまとめています。また、実践要素（Python/Colaboratoryを使った自動作曲の実践）を設けて、情報科学の知識のないクリエイターやアマチュア作曲者、動画制作者などが自動作曲にチャレンジできるようにしました。
近年、画像生成を中心にAI（機械学習）によるメディア生成が注目を集めています。自動作曲はその名の通り、音楽を生成する技術で、近年では機械学習・深層学習による自動作曲・音楽分析が盛んに研究されています。
本書では、言語・音声などの従来の時系列データと異なる音楽データの特徴に基づく分析や、音声の生成のような「それっぽい」にとどまらない美的な質の学習方法や評価といった、音楽に特化した機械学習のアプローチを解説します。
読者は本書によって、現時点での深層学習による自動作曲の全体図を理解でき、またGoogleのMusic TransformerやOpenAIのJukeboxなど、最先端の重要モデルの仕組みや性能を学ぶことができます。自身のAI作曲の性能向上や実用性の改善を図ることが可能となります。
目次
第1章 AI による自動作曲とは
第2章 音楽の基礎知識
第3章 AI モデル
第4章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 1：時系列学習による自動作曲
第5章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 2：生成モデルによる自動楽曲
第6章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 3：強化学習による自動作曲
第7章 波形としての自動作曲
第8章 データセットおよび評価指標
第9章 前処理とデータ拡張
第10章 AIの他の音楽分野への応用
第11章 まとめと今後の課題
参考文献
索引
感想・レビュー
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数之助
