scikit.learnは様々な機械学習のアルゴリズムのみならず、データセットも充実しています。stanのpythonラッパーpystanでこれを利用し、Stan manualのLDAのコードの性能を評価することを行いました。 20 newsgroupsというデータセットは名前の通りUsenetの20のカテゴリー、２０００0の文書(英語)からなるデータセットです。 これをsklearn.feature_extraction.text のCounterVectizerを用いて単語数をカウントした行列形式に変換し、Stanのコードに入力します。 コードは以下のようになります。 行列は疎行列形式で保存されているのでこれを変換し、またStanの添え字形式である1始まりに変換します。beroberoさんが高速化のために書かれたコード(あらかじめ計算しておいた各wordの頻度を用いて尤度を足し合わせる

このエントリについて PyStan とは、MCMC サンプリング等を高速に実行するために C++ で実装されたプログラミング言語 Stan の Python インターフェースです。 このエントリでは PyStan を Mac のインストールしたときの手順を残します。 事前準備 ドキュメントによると PyStan は Python: 2.7 or 3.3 Cython: 0.19 or greater NumPy: 1.7 or greater に依存しているため、まずこれらをインストールします。 購入間もない Mac なので諸々一からインストールしていきました…。 Python3 をインストール Mac に元々入っているのは 2.7 ですが、3系を使いたかったので homebrew でインストールしました。 Homebrewを使ってMacにPython3とかNumpyとかScipyとかをイ

Social network analysis & Big Data - Telecommunications and moreWael Elrifai

選曲をログるようにしているので、可視化してみた。まだ60チェーンくらいしかないのでcytoscape使うまでもなくnetworkxで充分。 seba,b-complex,sporあたりがお気に入りなのがわかるというか、自分はつなぐときに耽美でダークな感じの曲から展開していくのが好きだということがはっきりするわけだ。 from sqlalchemy import * import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G=nx.Graph() db = create_engine('sqlite:////Users/kzfm/python/DJUtil/djutil.db') metadata = MetaData(bind=db, reflect=True) music_table = metadata.tables['music']

KokiSugihara_HCG2023_A method for visualizing causal relationships between to...Matsushita Laboratory

確率の話になると、必ずと言っていいほど登場するキーワードが「マルコフ過程」と「マルコフ連鎖」。 単語をいくら見ても何を意味するのかわからない。 でも、あまり深く考えてつまづくよりも「マルコフ」＝「確率の」と置き換えて読み進めてしまって、大した問題はない。 「マルコフ過程」は「確率の過程」、「マルコフ連鎖」は「確率の連鎖」と置き換えて、なんとなくわかった気になってしまって大丈夫。 「マルコフ連鎖を使って・・・」とあると、なんだかすごい理論を使っているような気がするけど、状態の決定に確率を使用する、という程度のものが多いので、怖気づく必要はまったくない。 というと、あんまりなので、もう少しだけ書くと「マルコフ過程」は現在の状態から確率的に次の状態が決まること、「マルコフ連鎖」はマルコフ過程のなかで取りうる状態が有限のもののことを言う。 まあ、やっぱり普通に確率つかってます。という程度の意味だと

Python向けライブラリmusic21の初歩*1。 music21は音楽学のためのライブラリで、音楽構造の抽出、変換、編集などといったことを記号操作によって行う。外部プログラムと連携して、抽出した情報の可視化もできる。 記号操作と書いたのは、MusicXMLやABCのような記譜用のマークアップ言語で書かれたファイルを入力として読み込んで、内部でも音楽要素を記号として扱って処理を実行するから。音響信号は扱えないので、WavやらMP3といった音声ファイルは読み込めない。 Pythonのインタラクティブモードであれこれ試すと楽しい。音楽学はよくわからないので*2、簡単にできる範囲で可視化したりして遊んだ。 ファイルを読み込んで楽譜を表示する。 楽譜の表示にはMuseScoreかFinale（Finale Reader）が必要。どちらのソフトも演奏機能があるので聴くこともできる。 >>> fro

2023/05/23 · 本記事では、music21というライブラリを用いてPythonを使用した楽譜制作の基礎を簡単に解説していきたいと思います。 筆者は以下の環境で実行しています。

かなり以前(2012年)のものになりますが、deeplearning.netでRecurrent Neural Network(の一種)のTheanoによる実装とMIDIデータからの旋律予測に関する論文の実装が公開されていたの紹介します。またその他機械学習による音楽情報の解析に関して少し紹介します。 Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN-RBM (deeplearning.net) Modeling Temporal Dependencies in High-Dimensional Sequences: Application to Polyphonic Music Generation and Transcription 論文pdf 著者ページ 論文概要 Recurrent Neural Ne

Python3対応コードを公開しました. Python3で動作する，FEM, BEM, FDTD, CIP, 音線法のサンプルコードを作成しました。 最新のプログラムをSoftwareで公開しています。

2021/03/06 · テイラー展開の背後にあるテイラーの定理について。平均値の定理の拡張であること，およびロルの定理を用いた証明を解説します。

このビデオでは、大学数学の最初のハードルである、イプシロン・デルタ論法による関数の連続性の定義について解説します。特に、連続な関数と不連続な関数の例を通して、イプシロン・デルタ論法が何故連続性をうまく説明しているかを説明します。 慶應義塾大学・理工学部１年生・数学A1（微分積分）の講義ビデオ。

以下のサイトにて分野ごとに解説しています。 基礎を徹底　真崎の高校数学 https://masaki-sugaku.blogspot.com/ サブチャンネル 基礎を徹底しない真崎のサブチャンネル https://www.youtube.com/channel/UCUPMwwWu6wF457ASLGR9ehQ/ その他ツイッター、ブログなどのリンク https://lit.link/masaki

本書は、フーリエ解析の超入門。高校で習う三角関数、微分積分の復習にページを割いており、「関数の直交の性質によって、フーリエ級数の各係数が決定可能であることを理解 ...

フーリエ変換(wikipedia)というものがあります。 なかなか理論だって理解しようとすると頭がいっぱいになってしまうかたも多いのはないでしょうか。 簡単に理解するためにわかりやすいサイトや面白い書籍(マンガでわかるフーリエ解析）なんかが出ておりますが、 下の動画は、感覚的に理解できるすばらしいものだと思います。 勉強をはじめようと思う方はまずこれを見て感覚的に理解してみるといいかもしれません。

音響数値計算のための数値シミュレーションの手法（有限要素法，境界要素法，時間領域有限差分法，音線法，CIP法）について，特徴，基礎理論と定式化，コーディングについて説明した。数値計算に不慣れでも概要がつかめるよう心がけた。 はじめに 1.1 音響数値シミュレーション手法の紹介 1.2 古典的手法 1.2.1 波動音響学的手法 1.2.2 幾何音響学的手法 1.3 比較的新しい手法 1.3.1 時間領域有限要素法 1.3.2 高速多重極境界要素法 1.3.3 CIP法 1.4 本書の概要 1.5 波動方程式の導出 1.5.1 連続の式 1.5.2 運動方程式 1.5.3 波動方程式 引用・参考文献 2.Python，NumPy，およびSciPy入門 2.1 はじめに 2.2 Pythonについて 2.2.1 実行と基本構文 2.2.2 関数の定義と呼び出し 2.2.3 パッケージのインポート

【twitter】:ぜひフォローしてねー 　http://twitter.com/atsushikubo daw講座　cubase 今回はキューベスの画面の見方から簡単な操作方法、 打ち込みの手順を説明してみました。 cubase8が最新版です　http://amzn.to/1TsXkJB この動画では、 初めて使う人向けに操作のほとんどをマウスのみで行っています。 慣れてきたらショートカットキーなどを使うようにすると 操作がスムーズになっていきます。 ＤＴＭソフトの使い方の覚える方法は「とにかくいじってみる」です 画面の見方や分からない項目などはとりあえずおいといて 使ってみると良いかと思います。 この動画でも細かい画面の説明などは飛ばして 「とりあえずいじってみる」というようなコンセプトで進めています。 伴奏やリズムパターンを作って楽器の練習に使ったり、 自分の演奏を録音し

All sounds in the audio demos above are included with this pack. The demos may use additional effects such as reverb and compression that are not part of the original kits. Patterns are not included with the library. BITKITS is a free collection of ten 8-bit drum kits. The samples in Bitkits come from a time when 8-bit sounds were the standard for video games and digital synthesizers. The kits giv

NAMM 2015: CME、人気のXkeyの37鍵モデル「Xkey37」を発表…… 単独でのMIDI出力にも対応！ by ICON / 2015.01.15 20:30 「Xkey37」は、人気のキーボード・コントローラー：Xkeyのバリエーション・モデル。鍵盤数が37鍵（3オクターブ）になったことで、キーボード・コントローラーとしてのプレイヤビリティがさらに向上しています。デザインや機能はXkeyからそのまま継承されていますが、「Xkey37」では“Xport”と呼ばれる独自のコネクターを搭載。付属の“Xcable”と呼ばれるブレイクアウト・ケーブルを装着することで、MIDI出力／エクスプレッション入力／サスティン・ペダル入力に対応します。 代理店のディリゲントによれば、日本国内での販売は2015年2月下旬を予定しているとのこと。価格は未定とのことですが、北米での価格は249ドルとなっ

１．クオンタイズ設定 Studio One ３ Primeではソングページ上部にスナップやクオンタイズなどの設定部分があります。 ここをクリックすることにより、スナップ設定と共にピアノロール画面のグリッド線の表示を、任意の音符単位に切り替えることができます。 ※スナップ設定とは・・・ノートやイベントデータを移動するときに、拍の中のジャストのタイミングに吸着する機能です。 ※グリッド線とは・・・ソング画面やピアノロール画面などで、タイミングの目安になる縦線のことです。 今回のビートは２０００年代初頭に登場した２ＳＴＥＰというジャンルのビートです。 ３連１６分でシャッフルするような音の鳴り方になるので、独特な疾走感が生み出されます。 これを土台にコードとベースを乗っけていきます。 ２．スムーズにコードパートを打ち込む２．コードの打ち込み 全音符による白玉コードで鳴らしても、ビートがしっかりして

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

MODEL CITIZENS Line 6製品にまつわる詳細なチュートリアル、アーティストやオーディオ・プロフェッショナルのインタビュー、知識豊富なインフルエンサーによる目からウロコの投稿など、さまざまなトピックに関する情報を網羅するコンテンツです。 記事を読む

特記事項： 11:30 - 11:55に『JNN NEWS』を内包。 一部地域では、『午前』の開始時刻が異なる（詳細は#ネット局を参照）。 放送回数は2020年12月2日放送分までの回数。 過去の放送時間に関しては#放送時間の変遷を参照のこと。 『ひるおび』（英: HIRUOBI）は、TBSテレビの制作で2009年（平成21年）3月30日からTBS系列（JNN）各局で平日に放送されている情報ワイド番組。 概要[編集] 2008年11月27日、TBSはコスト削減の一環として、11 - 12時台の『ピンポン!』、13時台の昼ドラマ枠で『愛の劇場』と『ひるドラ』の2本、14 - 15時台の『2時っチャオ!』を、2009年3月末で終了させ、後番組にアラフォー世代を狙う本番組を開始すると同年2月に発表した。 本番組開始当初は、前番組までの直前番組を引継ぎ、TBSのみ同枠で『もうすぐひるおび!』を放送

豊かな音楽生活のために♪ DTM EDM 音楽制作 打ち込み ミキシング レコーディング ボイストレーニング ライブまで幅広く音楽を研究するサイト

2023年8月16日発売カラフルダイヤモンドデビューシングル「あまキュン」が、TBS系テレビ「ひるおび」8月のエンディングテーマに決定いたしました！

2015/02/04 · MILLEAの「虹色のアーチ」歌詞ページです。作詞:堂野晶敬,作曲:堂野晶敬。(歌いだし)スタートライン今ここで 歌ネットは無料の歌詞検索サービスです。

Chicago Poodle（シカゴプードル）は、日本のスリーピース・ピアノバンド。関西を拠点に活動している。略称は「シカプー」。 略歴[編集] 2000年4月 ‐ 同志社大学内で結成。 2002年6月 ‐ ベーシストとして辻本が加入。 2003年10月 ‐ 第1回京都学生祭典「全国学生音楽コンテスト」でグランプリを受賞。 2004年7月 ‐ ミニアルバム「White mini album」でインディーズデビュー。 2005年1月 ‐ 2ndミニアルバム「 New Old Fashioned」をリリース。 2005年7月 ‐ 1stインディーズシングル「夢」をリリース。 2006年1月11日 ‐ フルアルバム「one」をリリース。 2006年4月 - FM徳島で「シカゴプードル のラヂオ風゜」放送開始。 パーソナリティを務める。 2006年8月 ‐ 杉岡が脱退、現在の3人体制となる。 20

おしゃくです。先日投稿した「天国の神社.mp11」が思いがけず伸びてしまったので作曲初心者でも比較的手を付け易い音楽ジャンル 「チップチューン(Chiptune)」について 簡単な編曲方法とポイントをまとめてみました。 チップチューンサポーターになって編曲、しよう！ ※ほぼ我流のワザを紹介するので他の方の解説との読み合わせをオススメします。 １「チップチューン」ってなに？ 「チップチューン(Chiptune)」とは、いわゆる「ピコピコ音楽」のことを指します。 初期のコンピュータゲームにおいて、「音楽流したいけど全然容量空いてねぇし 処理が追いつかねぇよ！」という状況で、限りなくシンプルで、限りなく小さな音楽として ピコピコでザーザーの音楽、チップチューンの原型が誕生しました。 最近になって「あの音気持ちよかったなぁ」とコンポーサー達が懐古し、改めてこの音色が使われる様になってきましたね。近

シミュレーション中で利用しているネットワークの可視化がしたいな、と思い立ちNetworkXに行きついたのでメモを残す。 Network X (http://networkx.github.com/) はPythonのライブラリの一種で、グラフ構造などを可視化することができる。 ちなみに環境はCentOS 6.4 32bit。 yumでNumpy, Scipy, matplotlibを入れた後、easy_installでNetwork Xを入れた。 Pythonライブラリのインストールにはyumとeasy_install以外にもいろいろあるようだが、何が違うのかはよくわからない。 以下のサンプルコードを実行すると、図のようなグラフが得られる。 【test_graph.py】 This file contains bidirectional Unicode text that may be i

NetworkXを使ってみる pythonで100万オーダーのノードを持つネットワーク図を作成したいので、調べてみたところNetworkXというものが使えそう。 NetworkXの準備 Macでの実行なので、pipをインストールしていればすぐにセットアップできる sudo pip install networkx 簡単なサンプルの実行 まずは本家のチュートリアルを見つつ、NetworkXで簡単なグラフを描画してみる まず空のグラフを生成 import networkx as nx G = nx.Graph() # 空のグラフ ノードの追加 空のグラフにノードを追加していく G.add_node(1) G.add_nodes_from([2,3]) # 複数のノードを一括追加 ハッシュ可能オブジェクトはノードとして追加できるので、数値だけじゃなく文字列、オブジェクトもノードとして扱える。 こ

NetworkXはpython製の複雑ネットワークのためのライブラリです．NetworkXを使うと，お手軽にグラフ構造が作成できます．平均経路長(2点のノード間の平均距離)やクラスタリング係数(隣接ノード同士が接続している割合)といったネットワークの特徴量を求める関数が用意されているのは勿論のこと，経路探索や，さらにはPageRankやHITSといったものも簡単に計算できます．また，matplotlibを使うことで描画もできます． インストールは $ pip install networkx matplotlib でできます（ちなみにMac OS 10.9ではln -s /usr/local/opt/freetype/include/freetype2 /usr/local/include/freetypeしないと駄目でした）． NetworkXのサンプルは以下のようになります(以下pyt

In NetworkX, nodes can be any hashable object e.g., a text string, an image, an XML object, another Graph, a customized node object, etc. Note. Python's None ...

ここ 1ヶ月にわたって 聖書 DeepLearning 0.1 Documentation を読み進め、ようやく 制約付きボルツマンマシン の手前まできた。 制約付きボルツマンマシン (RBM) の解説 には RBM = マルコフ確率場 ( Markov Random Field / MRF ) の一種だよっ、と しれっと書いてあるのだが マルコフ確率場とはいったい何なのかは説明がない。マルコフ確率場 <マルコフ・ランダム・フィールド> は用語もカッコイイし結構おもしろいので、 Python でサンプルを書いてみる。 補足 Python では PyStruct というパッケージがマルコフ確率場 / 条件付き確率場 ( Conditional Random Field ) を実装しているため、実用したい方はこちらを。このパッケージ、ノーマークだったがよさげだなあ。 マルコフ確率場とは グラフ

# -*- encoding:utf-8 -*- import networkx import pylab from matplotlib import font_manager from itertools import combinations from random import randint # ノードをkey、エッジをはるノードのlistをvalueとするdict vector = {} persons = [u"田中", u"鈴木", u"山田", u"木村", u"吉岡"] edge_labels = {} for person in persons: # defaultdict(list)ではなく、ノードを作成するためにこうする vector[person] = [] for man_pair in combinations(persons, 2): man1, man2

NetworkX（http://networkx.lanl.gov/ 、https://networkx.lanl.gov/trac/wiki）*1は、なかなかにすごいPythonライブラリです。ここで言っているNetworkは、実際の通信ネットワーク（のモデル）に限らず、グラフの辺に重さ（weight）と呼ばれる値を割り当てた構造です。重さを考えないときは、全ての辺に同じ重さが付いているとすればいいので、普通のグラフも扱えます。つまり、NetworkXを使ってグラフに対するさまざまな処理ができるのです。 内容： 例題： コールグラフ 有向グラフの表現方法 NetworXを使ってみる 推移的閉包を求める 例題： コールグラフ 関数のコールグラフを扱ってみたいと思います。例えば、次のJavaScript関数を考えます。 function foo(x) { if (x < 0) { retur

slaさん主催のNumpy/Scipy勉強会でLTをします。 内容はNetworkXというPythonのネットワーク分析パッケージの紹介です。 Pythonで簡単ネットワーク分析 View more presentations from AntiBayesian ネットワーク分析と言えば、PajekやRのigraphが定評有りますが、 これらはどうしてもサブグラフの扱いに不満がありました。 ネットワークからサブグラフを抽出するところまでは出来ますが、 各サブグラフがどのような性質を持つか分析したい場合、 指定したサブグラフを形成しているノード、エッジ、重みの情報を簡単に取り出す方法がありません。 NetworkXであれば、指定したノードやエッジだけ隣接行列や辺行列の形で入出力することが可能です。 また、ネットワーク分析は非常に計算量が大きく、高速な演算が求められるため、データをNumpyへ

2020/12/17 · 今回は入力された音楽のメロディーパートからマルコフ連鎖を用いて、連鎖式に決められた長さの音楽を再生する方法をご紹介しました。 少なくとも ...

2020/12/17 · 今回は簡易な方法としてマルコフ連鎖という確率モデルを用いてメロディーを生成に取り組んだ内容を紹介させていただきます。 機械学習や音楽分野 ...

コンピュータ音楽の理論・応用・心理学まで解説

実験担当問合せ先 水谷哲也 mizutani ＠ cs.tsukuba.ac.jp 研究室 工学系棟F708 レポートの書き方 レポートは単にプログラムと結果を載せるだけではなく，アルゴリズムの説明や設計方針なども述べてください． （レポートの構成例） 目次 課題内容・実験の目的 下地となるMIDI-UNI対応表とその説明 プログラムのアルゴリズムの説明 プログラムの実行結果と考察 プログラムリスト 感想、参考文献（ホームページも可）等 重要なお知らせ(2020(令和2)年度) 3月11日更新 本実験に用いるプログラム言語について． 本ページは標準的なC++を想定して書いていますが，実際にはどのようなプログラム言語を用いても構いません． 例えば，Java，Python，Scheme，Ruby，etc． 課題1，2はテキストをテキストに変換するプログラムなので，どの言語を用いても困難さは同じ

2. 2 音声の合成 録音合成 編集合成 パラメータ合成 テキスト音声合成 (Text-to-Speech) – 物理シミュレーション – フォルマント合成 – 波形接続合成 – HMM合成 文を全部録音 単語単位で録音 実際の声を元に合成⇒携帯電話

独立低ランク行列分析に基づく音源分離とその発展（Audio source separation based on independent low-rank...Daichi Kitamura

非負値行列分解の確率的生成モデルと�多チャネル音源分離への応用 (Generative model in nonnegative matrix facto...Daichi Kitamura

パッチの編集例 マケットの編集例 OpenMusic（オープンミュージック）は、コンピュータ支援作曲を目的とし、Common Lispをベースに開発されたビジュアルプログラミング言語である。また、Lispプログラミングの開発環境として音楽に限らず多目的に使うことも可能である。 1990年代より、IRCAMにおいてジェラール・アサヤグ、カルロス・アゴン、ジャン・ブレッソンらによって開発が主導されてきた。GNU GPL v3のライセンスに準拠したオープンソースプロジェクトであり、アプリケーションはフリーソフトウェアとして配布されている。 概要[編集] OpenMusicにおけるプログラミングは、あらかじめ用意されたライブラリ、またはサードパーティーの開発したライブラリにある各モジュールを繋げること（パッチング）によって行われる。その拡張性の高さと各種アプリケーションとの連動可能性において、同じ

1. 1 3 .2 隠れマルコフモデル (Hidden Markov Model) 2010/7/17 showyou 2. お詫び 1 3 .2 .1 も行う予定でしたが、1 3 .2 .1 を実装する には1 3 .2 .2 を理解しないとできないの で、nokunoさんにお願いしました 3. 自己紹介 ● Hatena, Twitter: showyou ● ソフトウェアエンジニア(Webではない) ● Python, C++。Javaは読めるけどほとんど書けない ● 大学院では視線認識と手指認識を使ってテレビ の画面を操作する研究をしていた ● アプリケーション中心、認識部分は触れず ● Twitterで人工無脳作ってます(ha_ma, donsuke, yuka_) 4. 隠れマルコフモデル(H M M )とは 下の図に示される状態空間モデルにおいて、潜在変数が離散な例 簡単にい

Evernote、書類スキャン専用アプリ「Scannable」リリース　テキストをデジタル化し検索可能に スマホ向け書類スキャンアプリ「Scannable」をEvernoteがリリースした。撮影した画像を自動で補正してテキスト抽出を行い、文字検索可能なデジタルデータとして保存する。 Evernoteは1月9日、書類や名刺などの紙資料をスマホで撮影・スキャンして文字検索可能なデジタルデータとして保存するiOSアプリ「Scannable」をリリースした。 レシートや名刺、書類などを撮影すると自動的にトリミング・画像補正が行われる。データは文字検索可能なデジタルデータとしてEvernoteに保存され、他のアプリを起動することなくその場でメールやSNSで共有できる。LinkedInと連携すると、スキャンした名刺データと照らし合わせ、相手のプロフィール詳細、写真などを追加で取得する。 1台をスキャナ

Python をつかったアルゴリズムの実験で，実験条件の設定や，その記録など実験管理，epydoc を用いたソフトの文書化，そして gxp を使ったクラスタ環境下での実行について簡単に紹介します． Tokyo.Scipy #1 http://partake.in/events/3ab83ec0-e987-4956-b726-faf7777a2c83Lire moins

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OpenMDAOのインストール OpenMDAO とは オープンソースの複合領域設計解析/最適化フレームワーク（Open source Multidisciplinary Design Analysis and Optimization） NASA グレンリサーチセンターを中心に開発がおこなわれている ライセンスはApach Licence 2.0 Windows、Linux、OS Xで動作 公式サイト 特徴 複数のソフトウェアを組み合わせて1つのシステムを作成可能（連成解析、最適化・・・） Pythonベースのフレームワーク 最適化用の多くの機能（実験計画法、メタモデル、遺伝的アルゴリズム、勾配法など） ChromeベースのGUI Pythonからライブラリ的に使用することも可能 Windowsへのインストール あらかじめインストールが必要なもの Python 2.7.x NumPy 、

kubectl exec --stdin --tty [POD_NAME] -- /bin/bash https://developers.redhat.com/articles/2023/08/16/how-implement-kubernetes-operators-java-operator-sdk Go operator-sdk をインストールする時は v1.32.0 (See https://github.com/operator-framework/operator-sdk/issues/6645) (as of 2024/03/29) -> https://github.com/tkobayas/operator-examples/tree/main/echo-operator minikube delete minikube start minikube addons en