Rubyで深層学習を使った音声合成Amazon Pollyを使ってWebサイトの読み上げ音声合成してみた
今日のre:InventでDeep Learningを使った音声合成サービスのAmazon Pollyが発表されました。 正直、DLを使ったの音声合成が話題になったのなんて今年に入ってからだと思っていたのに、もう商用化したんか！という気持ちでいっぱいです。 Amazon Polly – 文章から音声へ、47の声と24の言語 | Amazon Web Services ブログ Amazon Polly – Lifelike Text-to-Speech [2016/12/02追記] PollyがDLベースという話は https://aws.amazon.com/jp/polly/ に、"Polly is an Amazon AI service that uses advanced deep learning technologies to synthesize speech that so
機械学習の分類の話を損失関数と決定境界を中心に整理してみた - once upon a time,
機械学習の分類の話を、主に決定境界と損失関数の観点から整理してみました。 とはいっても、k-NNとか損失関数関係ないのもいます。 最初ははてなブログに書こうとしたのですが、数式を埋め込むのが辛かったのでjupyter notebookにしました。 github.com [追記] githubだと日本語を含む数式のレンダーが壊れるので、nbviewerの方がいいかもしれません。 https://nbviewer.jupyter.org/github/chezou/notebooks/blob/master/classification.ipynb [/追記] パーセプトロンが見直されたのはなんでだっけ、SVMってどういう位置づけだっけ、というのを確認できればなぁと思っています。 多層パーセプトロンまでに至るところの流れがうまく伝わればなぁと思っています。 間違いなどがあれば、是非ご指摘いただ
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