音楽情報処理(メディアテクノロジーシリーズ〈2〉) [全集叢書]

音楽情報処理(メディアテクノロジーシリーズ〈2〉) の 商品概要

• 目次

  第1章音楽情報処理の基礎
  1.1　音楽情報処理へのいざない
  　1.1.1　音楽情報処理とは
  　1.1.2　音楽情報処理の歴史
  　1.1.3　音楽情報処理の分類
  　1.1.4　音楽情報処理で用いられる技術やプログラミング言語
  　1.1.5　音楽情報処理の研究を知ることができる学会・国際会議
  1.2　コンピュータにおける音楽データの表現方法
  　1.2.1　信号と記号
  　1.2.2　音響信号
  　1.2.3　スペクトログラム
  　1.2.4　MIDI
  　1.2.5　ピアノロール
  　1.2.6　Music XML
  第2章自動作曲
  2.1　自動作曲とは
  　2.1.1　創造的な行為の自動化としての自動作曲
  　2.1.2　創造性の考え方の分類
  　2.1.3　自動作曲の創造性の実現方法
  2.2　機械学習を用いた自動作曲
  　2.2.1　音楽と確率・統計
  　2.2.2　自動作曲の定式化
  　2.2.3　自動作曲の解法
  　2.2.4　自動作曲の評価
  2.3　機械学習を用いた自動作曲の研究事例
  　2.3.1　再帰的ニューラルネットワークを用いた研究事例
  　2.3.2　変分オートエンコーダを用いた研究事例
  　2.3.3　敵対的生成ネットワークを用いた研究事例
  　2.3.4　トランスフォーマを用いた研究事例
  第3章作曲支援・即興演奏支援
  3.1　作曲支援
  　3.1.1　「誰」が行う「何」を支援するか
  　3.1.2　ユーザも含めて作曲システムと考える
  　3.1.3　曲線に基づく作曲支援の研究事例
  　3.1.4　ループシーケンサに基づく作曲支援の研究事例
  3.2　即興演奏支援
  　3.2.1　即興演奏支援における課題
  　3.2.2　鍵盤型UIを用いた研究事例
  　3.2.3　旋律概形を用いた研究事例
  　3.2.4　専用デバイスを用いた研究事例
  　3.2.5　音楽と無関係の行動を用いた研究事例
  　3.2.6　多様なジャムセッションを実現する
  第4章楽器演奏支援
  4.1　楽器演奏支援とは
  4.2　独習支援
  　4.2.1　運指学習を考慮したピアノ学習支援
  　4.2.2　リズム学習を考慮したピアノ学習支援
  　4.2.3　視線情報を用いた打鍵支援からの離脱
  　4.2.4　曖昧情報・虚偽情報の提示によるポジショニング支援からの離脱
  　4.2.5　視覚と聴覚を用いたポジショニング学習支援とその離脱
  　4.2.6　モチベーションを考慮したピアノ学習支援システム
  4.3　レッスン支援
  　4.3.1　気づきのアノテーション機能を持つピアノレッスン支援
  　4.3.2　悪癖発見機能を持つピアノレッスン支援
  　4.3.3　カメラスイッチング機能を持つオンラインピアノレッスン支援
  第5章自動採譜
  5.1　基本的な枠組み
  　5.1.1　問題設定
  　5.1.2　統計的アプローチ
  　5.1.3　性能評価
  5.2　ビート・ダウンビート推定
  　5.2.1　ビート・ダウンビートの定義
  　5.2.2　ビート・ダウンビート推定の手がかり
  　5.2.3　深層推論モデルに基づくアプローチ
  　5.2.4　深層生成モデルに基づくアプローチ
  5.3　コード・キー推定
  　5.3.1　コード・キーの定義
  　5.3.2　コード・キー推定の手がかり
  　5.3.3　深層推論モデルに基づくアプローチ
  　5.3.4　深層生成モデルに基づくアプローチ
  　5.3.5　変分オートエンコーダによる統合
  5.4　歌声採譜
  　5.4.1　ピアノロール推定と楽譜推定
  　5.4.2　歌声採譜の手がかり
  　5.4.3　深層推論モデルに基づくアプローチ
  　5.4.4　深層生成モデルに基づくアプローチ
  第6章音楽鑑賞インタフェース
  6.1　技術が切り拓く音楽鑑賞インタフェースの発展
  6.2　楽曲の鑑賞インタフェース
  　6.2.1　音楽構造解析に基づく音楽鑑賞インタフェース
  　6.2.2　自動音楽同期に基づく音楽鑑賞インタフェース
  　6.2.3　音源分離に基づく音楽鑑賞インタフェース
  　6.2.4　能動的音楽鑑賞インタフェース
  　6.2.5　音楽理解力拡張インタフェース
  6.3　音楽コレクションの鑑賞インタフェース
  　6.3.1　音楽検索インタフェース
  　6.3.2　音楽探索インタフェース
  　6.3.3　音楽推薦インタフェース
  あとがき
  引用・参考文献
  索引

• 出版社からのコメント

  コンピュータ上で音楽を何かしたい！何ができる？と考えるすべての方へおすすめの一冊。

• 内容紹介

  【読者対象】
  本書は，音楽を対象とした情報処理に興味を持つ幅広い読者を対象としています。入門的な内容から専門的な内容まで含んでいるので，大学生や大学院生だけでなく，高校生，社会人，研究者など，幅広い読者が楽しめる内容となっています。
  
  【書籍の特徴】
  「音楽情報処理」は，コンピュータ上で音楽のあらゆる側面を扱う研究分野で，身近で魅力的な研究成果の宝庫です。本書は，その研究分野名を書名に冠して日本語で初めて書かれた書籍です。音楽情報処理に関する基礎的な解説に加えて，代表的な研究テーマに関して，第一線で活躍中の研究者が具体的な研究事例を交えながら紹介しています。
  本書は，読者がパラパラとめくって，興味を持った章から読み始められるように工夫してあります。各章を理解するために前の章まで読んでいる必要はありません。興味に応じていろいろな章を読み進め，最終的に本書全体を読むことで，音楽情報処理の研究分野に対する理解を深めていくことが可能です。
  
  【各章について】
  本書は6章で構成されています。
  1章では，「音楽情報処理の基礎」として，研究分野の全体像やコンピュータ上での音楽のデータ表現を解説します。（北原鉄朗担当）
  2章では，コンピュータが音楽を生成する「自動作曲」について，発展の歴史や創造性に対する考え方と実現方法，機械学習を用いたさまざまな自動作曲事例を紹介します。（深山覚担当）
  3章では，人間が作曲をしたり即興演奏をしたりする際のコンピュータの支援方法について，「作曲支援・即興演奏支援」の具体的な研究事例を交えて紹介します。（北原鉄朗担当）
  4章では，楽器に焦点を当て，その演奏を支援する「楽器演奏支援」について，演奏者が演奏を学ぶ支援からレッスンで教師が指導する支援まで幅広く紹介します。（竹川佳成担当）
  以上の2～4章が，音楽の創作に関連したトピックだったのに対し，5～6章では，音楽の鑑賞に関連したトピックを扱います。
  5章では，コンピュータが音楽を自動的に解析する「自動採譜」について，問題の定式化から出発し，ビートやコード，歌声のような主要な音楽要素の推定方法を紹介します。（吉井和佳担当）
  6章では，そのような音楽解析技術が，実際に人々の音楽の聴き方をどのように豊かにするのかについて，具体的な「音楽鑑賞インタフェース」の事例を交えて紹介します。（後藤真孝担当）
  
  【著者からのメッセージ】
  スマートフォンで音楽を聴いたりコンピュータで音楽を制作したりできるのは，音楽情報処理が発展したおかげで，音楽の鑑賞や創作の多くの場面で研究成果が利用されています。音楽情報処理は人気が高く，学術的にも重要で多くの研究者の関心を集めてきました。その結果，新しい音楽技術やサービスが次々と生まれ，一般の方々も興味を持ちやすく，産業的な重要性も増しています。本書を通して音楽情報処理の魅力を多くの方々に知っていただけると嬉しいです。
  
  図書館選書
  音楽情報処理に関する基礎的な解説に加え，音楽の創作（自動作曲，作曲支援・即興演奏支援，楽器演奏支援）から音楽の鑑賞（自動採譜，音楽鑑賞インタフェース）に関する具体的な研究事例を交え，その考え方や手法を紹介する。

音楽情報処理(メディアテクノロジーシリーズ〈2〉) の商品スペック