深層学習による自動作曲入門

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。

【著者紹介】
アンドリュー・シン : 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）