音楽で身につけるディープラーニング [単行本]

音楽で身につけるディープラーニング [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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（「BOOK」データベースより）

  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

• 出版社からのコメント

  音楽の自動生成を題材にして、ディープラーニングの代表的な手法を解説した入門書。音楽を創りながらディープラーニングを学べる。

• 内容紹介

  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。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  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

音楽で身につけるディープラーニング [単行本] の商品スペック