DeepComposerは以前触ってみたんですが、新たにCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用した学習モデルを選択できるようになったとの事ですので、改めてさわってみようと思います。
前回記事
DeepComposer触ってみる
https://qiita.com/zenden/items/5e010152664521627c72
■CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは
畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network) とは、周辺のニューロンの特徴をまとめて抽出するニューラルネットワークです。
なるほど（？）
■とにかく実際に使ってみる
時期的にちょうど良いので、曲のサンプルは「we wish you a merry christmas」を選択しました。
デフォルトの状態ではこんな感じ。
今回新要素のCNNを触る画面がこちらです。
画面下部に表示されていますが、項目は以下四つを調整する事ができます。
・調整できる項目
Maximum input notes to remove
Maximum notes to add
Sampling iterations
Creative risk
・それぞれ項目の意味ですが、以下と理解しました。
Maximum input notes to remove
→最大でどれくらい音符を削るか
Maximum notes to add
→最大どれくらい音符を増やすか
Sampling iterations
→反復の回数
Creative risk
→よりクリエイティブなアレンジにする
■CNNを試す
まずはデフォルトのALL100でやってみます
伴奏っぽくなりましたが、綺麗にアレンジされてますね。
前回は不協和音だらけだったイメージがあったので驚きでした。
次にremoveとaddの数字を50に変更してみました…が、結果をみてみた所、ほとんど変化がなかったので割愛します。
（このサンプルだからでしょうか…？）
最後にCreative riskを6に変更してみました。
これが一番面白い変化をしました！
リズムのアレンジが多いので、変化がわかりやすいです。
■伴奏いれてみる
せっかくなのでこれら生成したmidiを分解してそれっぽくしてみました。
和音がかなり多かったので低い帯域はベースに任せる等ですね。
■最後に
とても進化を感じる内容でした！
今後もアップデートが楽しみです。また数年後にやります！