「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(日記)

### **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)
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### **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

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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。