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機械学習・深層学習
出版社名:オーム社
出版年月:2024年5月
ISBN:978-4-274-23194-0
202P 21cm
深層学習による自動作曲入門
シン アンドリュー/著
組合員価格 税込
2,772
円
(通常価格 税込 3,080円)
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在庫あり
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内容紹介・もくじなど
内容紹介: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・PythonとColaboratoryによる実践・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…(
続く
)
内容紹介: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・PythonとColaboratoryによる実践・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。
AIによる自動作曲を、技術と音楽の両面から解説。AIと音楽に興味を持つすべての人へ。
もくじ情報: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 今後の課題とまとめ
著者プロフィール
シン,アンドリュー(シン,アンドリュー)
AI研究者兼フリーランス作曲家。現在、慶應義塾大学デジタルメディアコンテンツ研究センター特任助教。東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了後、ソニーグループ株式会社のR&Dセンターを経て、2022年現職に着任。主な研究関心分野は画像認識と自然言語処理の融合、また言語・音楽のような系列・記号データの認識および生成。BEJ48、海蔵亮太、ZE:Aなどのアーティストに楽曲提供(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)
シン,アンドリュー(シン,アンドリュー)
AI研究者兼フリーランス作曲家。現在、慶應義塾大学デジタルメディアコンテンツ研究センター特任助教。東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了後、ソニーグループ株式会社のR&Dセンターを経て、2022年現職に着任。主な研究関心分野は画像認識と自然言語処理の融合、また言語・音楽のような系列・記号データの認識および生成。BEJ48、海蔵亮太、ZE:Aなどのアーティストに楽曲提供(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)
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もくじ情報: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 今後の課題とまとめ