音楽で身につけるディープラーニング

音楽データの自動生成を通じて、ディープラーニングの代表的な手法を学ぶ入門書である。音符を記号列として扱う方法と、演奏をピアノロールに変換して画像として扱う方法を使い、一つの題材から異なるモデルの考え方を学ぶ。MIDIを用いることで、周波数解析や特徴量抽出に偏らず、学習処理に焦点を当てる。PythonとTensorFlowで音楽データを読み書きし、長調・短調の判定に多層パーセプトロン、ハモリ付与にRNN、メロディの圧縮にオートエンコーダ、モーフィングにVAEを用いる。後半ではCNNとGANによる多重奏生成を扱い、コード内のコメントや図を交えて処理を解説する。生成される音楽の品質は高くないとされている。