kyabの日記
ちょっと前にも似たようなの作ったけど、進化版。 YoutubeやSpotifyで流している音をそのままスクラッチしたりループさせたりできるアプリを作りました。 YoutubeやSpotify,Macのミュージックアプリ、その他なんでも再生している曲（音ならなんでも）に対して、リアルタイムに以下のことができます。 スクラッチ DJ フィルタ ループ サンプラー Cue フリーズ 可変ピッチ落とし・ピッチ上げ 逆再生 リフレイン テープリバース フランジャー Releases · kyab/Going-Zero · GitHub Going-Zero-Installer.pkgをダウンロード・実行してください。ごめんなさいMac専用です。 機能説明動画。練習不足で曲が台無しになってる気もするけど、気にしない。 www.youtube.com 動かないとかあればTwitterまで！ kyab (
木曜不足
2004年ごろに Google の猫で深層学習が一躍脚光を浴びたとき、画像認識は特徴抽出が難しいので深層学習で良い結果が出るが、自然言語処理は特徴量*1がリッチなので、深層学習を適用するのは難しいだろうと思っていた。 特徴量がリッチとは、例えば「ホームラン」のたった１語でその文はスポーツ、特に野球の話題である可能性が高くなる、みたいな話である。一方、ピクセルの１つが緑であることから何の画像か当てるのは不可能だ。 その後、自然言語処理でも深層学習が当たり前になったのは誰もがご存知のとおりであり、自身の不明を恥じるばかりだ。ただ言い訳をさせてもらえるなら、自然言語処理のえらい先生方も同じように言っていたのだ。 2014年ごろ、LSTM などの深層学習モデルが発展し、自然言語処理でも目覚ましい結果が出始めた。機械翻訳など多くのタスクで、人間の平均といい勝負になったのもこの頃だったと思う。すると、
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