音楽で身につけるディープラーニング

音楽を創りながらディープラーニングを身につける！

このような方におすすめ

・ディープラーニングの代表的な手法を、実際に手を動かしながら学びたい人
・MNIST（手書き数字の画像データ）やアヤメを使ったチュートリアルに飽きてしまった人
・自動作曲や自動編曲のプログラムを自分で作りたい人
・ディープラーニングの代表的な手法を適用したら、どの程度の音楽が生成されるか知りたい人

著者北原　鉄朗
定価2,970 円（本体2,700 円＋税）
A5　256頁　2023/10発行
ISBN978-4-274-23106-3
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概要
主要目次
詳細目次

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。現状で生成される音楽のクオリティは高くはありませんが、音楽を創りながら学ぶディープラーニングは体と耳になじみ、読者の力になるはずです。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274231063/

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正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています

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