商品紹介
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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
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。
第 1 章 AI による自動作曲とは
1.1 背景 ── AI と作曲
1.2 自動作曲の歴史
1.3 本書の目的と構成
1.4 本章のまとめ
第 2 章 音楽の基礎知識
2.1 音楽の存在形式
2.2 平面的な要素
2.3 立体的な要素
2.4 音楽制作の流れ
2.5 本章のまとめ
第3章 AI モデル
3.1 時系列モデル
3.1.1 RNN・LSTM・GRU
3.2 畳み込みネットワークネット (CNN)
3.3 生成モデル
3.4 強化学習
3.5 本章のまとめ
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
4.1 RNN 基盤の自動作曲
4.2 トランスフォーマー基盤の自動作曲
4.3 本章のまとめ
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
5.1 GAN 基盤の自動作曲
5.2 VAE 基盤の自動作曲
5.3 拡散モデルによる自動作曲
5.4 本章のまとめ
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
6.1 報酬の設定
6.2 他モデルとの融合
6.3 強化学習の二つのアプローチ
6.4 本章のまとめ
第7章 波形としての自動作曲
7.1 なぜ難しいのか
7.2 音声生成
7.3 波形としての音楽生成
7.4 本章のまとめ
第 8 章 データセットおよび評価指標
8.1 データセット
8.2 評価指標
8.3 本章のまとめ
第 9 章 前処理とデータ拡張
9.1 前処理
9.2 データ拡張
9.3 本章のまとめ
第 10 章 AIの他の音楽分野への応用
10.1 音源推薦
10.2 ジャンル識別
10.3 音源分離
10.4 自動ミックスダウンおよびマスタリング
10.5 本章のまとめ
第 11 章 まとめと今後の課題
11.1 今後の課題
11.2 音楽への関わり方の変化と意義
11.3 本章のまとめ
参考文献
索引
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
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。
第 1 章 AI による自動作曲とは
1.1 背景 ── AI と作曲
1.2 自動作曲の歴史
1.3 本書の目的と構成
1.4 本章のまとめ
第 2 章 音楽の基礎知識
2.1 音楽の存在形式
2.2 平面的な要素
2.3 立体的な要素
2.4 音楽制作の流れ
2.5 本章のまとめ
第3章 AI モデル
3.1 時系列モデル
3.1.1 RNN・LSTM・GRU
3.2 畳み込みネットワークネット (CNN)
3.3 生成モデル
3.4 強化学習
3.5 本章のまとめ
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
4.1 RNN 基盤の自動作曲
4.2 トランスフォーマー基盤の自動作曲
4.3 本章のまとめ
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
5.1 GAN 基盤の自動作曲
5.2 VAE 基盤の自動作曲
5.3 拡散モデルによる自動作曲
5.4 本章のまとめ
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
6.1 報酬の設定
6.2 他モデルとの融合
6.3 強化学習の二つのアプローチ
6.4 本章のまとめ
第7章 波形としての自動作曲
7.1 なぜ難しいのか
7.2 音声生成
7.3 波形としての音楽生成
7.4 本章のまとめ
第 8 章 データセットおよび評価指標
8.1 データセット
8.2 評価指標
8.3 本章のまとめ
第 9 章 前処理とデータ拡張
9.1 前処理
9.2 データ拡張
9.3 本章のまとめ
第 10 章 AIの他の音楽分野への応用
10.1 音源推薦
10.2 ジャンル識別
10.3 音源分離
10.4 自動ミックスダウンおよびマスタリング
10.5 本章のまとめ
第 11 章 まとめと今後の課題
11.1 今後の課題
11.2 音楽への関わり方の変化と意義
11.3 本章のまとめ
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索引
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