Arduinoとホットプレートを使ったリフロー装置(1号機)の製作(1)
1.はじめに 携帯電話が爆発的に普及して以来、電子機器が年々小型化していっています。それに伴い、電子部品の小型化も進んできました。部品を小型化するためには単に同じ形のまま部品を小さくするだけではだめで、基板に部品を実装する方法も変える必要がありました。 旧来使われていたリード部品は少しずつ使われることが少なくなり、表面実装部品が使われることが多くなってきました。次の写真に示すように、両側にリード電極(いわゆる足)がついたリード抵抗よりも、リードのない表面実装抵抗(チップ抵抗ともいう)の方がずっと小さいことがわかります。 部品の形状や実装方法が変化すれば、当然半田付けの方法も変化します。表面実装部品が多く使われる基板では、基板上のパッド(半田をつける銅箔、ランドともいう)に、クリーム半田(フラックスと顆粒状の半田を混ぜたもの)を印刷し、その上に部品を載せた上で、基板全体を加熱して半田付けする
Webアプリに高機能な音声認識を追加するWeb Speech API - Kesinの知見置き場
Microphone' by Juan_Alvaro, http://www.flickr.com/photos/31590610@N03/5408706936/ CC by 2.0 最近、にわかに音声認識というものが盛り上がっています。 スマートフォンに搭載されている、AppleのSiri、NTTドコモのしゃべってコンシェル、Googleの音声検索あたりが有名ですが、お掃除ロボやエアコン、カーナビといった家電にも音声認識機能が搭載されるようになってきました。 認識の精度や意識の問題（人前で機械に話しかけるのはちょっと恥ずかしい）などの課題はありますが、音声認識はアプリや家電のUIの一部としてこれから普及していくと思われます。 ですが、一般の開発者にとって音声認識機能を自分のアプリやウェブサイトに組み込むのはまだまだ難しいです。 Juliusのようなオープンソースの音声認識システムもありま
音声認識システム Kaldiを試しに動かしてみた - Qiita
音声認識システムでJuliusは日本語では有名だが、DNN（ディープ・ニューラルネットワーク）を用いて音声認識を行っているKaldiに関しては日本語のドキュメントが整備されていない。 備忘録も込めて、Kaldiの初期インストールから実践までをまとめてみた。 Kaldiインストール Kaldiをインストールする前に準備が必要なので、予めインストールしておくべきライブラリ一覧を下記に示す。 build-essential gfortran libgfortran3 python-dev(python3-dev) libblas-dev libatlas-base-dev cython g++ zlib1g-dev automake libtool autoconf
CSJ用Kaldiレシピチュートリアル
変更履歴: デモ用軽量版スクリプトを更新 2016/9/30 2016年2月にSLP研究会でチュートリアルを行った際の資料を元に作成 2016/2/21 公開 1. はじめに 本実習は，日本語話言葉コーパスCSJを用いたKaldi用大語彙日本語音声認識レシピ(CSJ Kaldi レシピ)の動作を理解することを目的としています． Kaldiのレポジトリから一般公開している実際のレシピの実行にはGPUを用いた大規模な計算が必要となるため， 本実習では手軽に試せるよう軽量版レシピを用意しました． 本実習に取り組むことで， 1)CSJデータベースのデータを音声認識システムの学習に適したフォーマットに変換し， 2)GMMを用いた状態共有triphoneを学習し， 3)さらにDNNを用いた音響モデルを作成し， 4)それらを用いた音声認識を実行し， 5)評価スコアとして単語誤り率を計算する までの手順に
音声認識に用いるコーパス データ量、質で分類してみた - Qiita
音声認識には音の情報を知覚するための音響モデル、言語情報を知覚するための言語モデルが必要 1.音響モデル -最低必要なもの --音響モデルには音声データと音素との対応付がされた辞書が必要 -あったらベター --書き起こし文 --音声に関する付随情報（発話開始時間、発話終了時間、話者、アクセント、モーラなど） 2.言語モデル -最低必要なもの --生のテキストデータ -あったらベター --品詞情報が付与されているコーパス --構文解析木つきのコーパス --対訳付きのコーパス --機械翻訳や対話などの自然言語理解の研究を進めるのにタグ情報 --見出し語とその読みと品詞を集めた語彙目録ないし単語・形態素一覧表 --語が複数の意味を持つ場合の語義の説明、格パターンを集めた辞書にする コーパスに関して、値段と質から勝手に選別してみた（今回は対話にフォーカスしています） 質に関しては個人の主観が入って
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Bottle による Web Speech API 入門 (1) – FSE サポート
