はじめに
「音楽で身につけるディープラーニング」という本を見つけたので、それについてまとめていこうと思います(日記)
ディープラーニングを学ぼう：音楽編
第1章: 音楽を題材にディープラーニングを学ぼう
- 1.1 作曲するディープラーニング – ここ10年のディープラーニングの音楽分野における注目度とその背景。
- 1.2 なぜ「音楽」なのか – 音楽がディープラーニングに適している理由。
- 1.3 ニューラルネットワークってそもそも何か – ニューラルネットワークの基本的な仕組みとその音楽への応用。
- 1.4 Google Colaboratoryを試してみよう – Google Colabを使って実際に音楽データを扱ってみる。
- 1.5 本章のまとめ – 章の重要なポイントの振り返り。
コラム：「スカラー、ベクトル、行列」 – 音楽データを扱う上で必要な数学的概念の紹介。
第2章: 音楽データをPythonで読み書きしよう
- 2.1 音楽の基礎知識 – 音楽理論や音楽データに関する基本的な知識。
- 2.2 MIDIとピアノロール – MIDIデータとその表現方法であるピアノロールについて。
- 2.3 MIDIデータをPythonで読み書き – MIDIデータをPythonで読み込んだり書き込んだりする方法。
- 2.4 本章のまとめ – 章の重要なポイントの振り返り。
コラム：「もう一つのデータ形式 MusicXML」 – MIDI以外の音楽データ形式「MusicXML」の紹介。
第3章: 長調・短調判定で学ぶ多層パーセプトロン
- 3.1 本章のお題 – メロディが長調か短調かを判定するタスクに取り組む。
- 3.2 どう解くか – 長調と短調の違いを理解し、解決方法を考える。
- 3.3 ざっくり学ぼう：多層パーセプトロン – 多層パーセプトロン（MLP）の基本概念と学習方法。
コラム：「なぜシグモイド関数を使うのか」 – シグモイド関数がニューラルネットワークでよく使われる理由。
- 3.4 コードを書いて試してみよう – 実際にコードを書いて、多層パーセプトロンを実装。
- 3.5 重要な用語を理解しよう – モデルに関連する重要な用語の解説。
コラム：「モデルをファイルに保存しよう」 – 学習したモデルを保存する方法。
第4章: ハモリパート付与で学ぶRNN
- 4.1 本章のお題 – ハモリ（和音）パートを自動的に生成するタスク。
- 4.2 どう解くか – 時系列データとして音楽を扱う方法を学ぶ。
コラム：「不協和音って何？」 – 音楽理論における不協和音について。
- 4.3 ざっくり学ぼう：RNN（リカレントニューラルネットワーク） – RNNの基本概念と、その音楽データへの適用方法。
- 4.4 コードを書いて試してみよう – RNNを使って実際にハモリパートを生成するコードを実装。
- 4.5 もう少し深く – RNNの深層的な学習方法をさらに探る。
- 4.6 研究事例紹介：DeepBach – DeepBachという、バッハ風の音楽を生成するディープラーニングモデルの紹介。
- 4.7 本章のまとめ – 章の振り返りと重要ポイント。
コラム：「ハモリパートの生成結果の良さはどう評価するのか」 – 生成されたハモリパートの評価方法について。
第5章: メロディのデータ圧縮で学ぶオートエンコーダ
- 5.1 本章のお題 – メロディを1つのベクトルに圧縮する方法を学ぶ。
コラム：「ベクトルと空間」 – ベクトル空間の理解が、データ圧縮にどのように役立つかを解説。
- 5.2 どう解くか – ニューラルネットワークを使ってデータ圧縮を行う方法。
- 5.3 ざっくり学ぼう：オートエンコーダ – オートエンコーダを使ったデータ圧縮の基本的な理解。
- 5.4 コードを書いて試してみよう – 実際にオートエンコーダを使って、メロディの圧縮を実装。
- 5.5 もう少し深く – オートエンコーダの深い学習をさらに進める。
コラム：「教師付き学習と教師なし学習」 – オートエンコーダにおける教師なし学習の概要。
- 5.6 本章のまとめ – 章の振り返りと学びのまとめ。
第6章: メロディモーフィングで学ぶVAE
- 6.1 本章のお題 – 2つのメロディの中間的なメロディを生成する。
- 6.2 どう解くか – 潜在空間を使ってメロディを変形する方法を学ぶ。
- 6.3 ざっくり学ぼう：変分オートエンコーダ（VAE） – VAEの概念と音楽データへの応用。
- 6.4 コードを書いて試してみよう – VAEを使って、メロディのモーフィングを実装。
- 6.5 もう少し深く – VAEの理解をさらに深める。
- 6.6 研究事例紹介：MusicVAE – MusicVAEという、メロディのモーフィングを実現するモデルの紹介。
- 6.7 本章のまとめ – 章の振り返りと学びのまとめ。
コラム：「正規分布とは」 – VAEで使われる正規分布の基礎知識。
コラム：「最新手法「拡デル」」 – 最新の生成モデルに関する技術紹介。
第7章: 多重奏生成で学ぶCNN
- 7.1 本章のお題 – CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使って、多重奏音楽を生成する。
口コミ
この本は、音楽とディープラーニングを融合させたユニークなアプローチが魅力で、音楽とプログラミングに興味がある人には非常に魅力的です。音楽生成（作曲やメロディ生成）を通じて、ディープラーニングを実践的に学べる点が特に良いです。Google ColabやPythonを使って音楽データを扱い、理論と実践のバランスを取っています。さらに、各章にコラムが挿入されており、数学的な背景やディープラーニングの理論的知識が補足され、学びが深まります。
一方、MIDIデータの理解の難しさが挙げられます。MIDIに関する基礎知識が不足しており、初心者には難易度が高い部分があるため、段階的な説明が必要です。評価者が指摘するように、第二版の改善では、初心者向けにもっと丁寧な解説が求められます。