記事一覧 - おとてくどうもA.TARUI(@ototekublog)です。 昨年2020年の4月、おうち時間がたっぷりあったため、オーディオストックに大量登録しまして、こんな記事をアップしました。 そこから1年が経過し、売上にどう変化があったのか、見ていきましょう！ 定額制(サブスク)プラ…
音楽理論初心者講座
『ジャズギター初心者のためのレッスンサイト』をこの度開講いたしました。 オリジナル電子書籍がお陰様でたくさんの方に手に取っていただきましたので 感謝の気持ちと皆…続きを読む トライアドコードの組み合わせだけで「ツーファイブフレーズ」を弾きます。 ギターの指板の特徴からトライアドの組み合わせは同じ形を保ったまま フレットをずらすだけで…続きを読む
『自然言語処理の基本と技術』が面白い！ - toricago
スマートスピーカーが日本で急速な普及を迎えている。Amazon Echo、Google Home、LINE WAVEなどを購入し、スマートスピーカーの様々可能性を楽しんでいる読者も多いかもしれない。何かを話しかけることで、アラーム・ストップウォッチ設定やLINEメッセージの読み上げなど、何らかのタスクを実行してくれたり、天気や時間、さらにはニュースなどの情報を提供してくれたり、簡単な会話を楽しむこともできる。 今まで慣れ親しんできたPCのキーボードやスマホのタッチインターフェースとは異なる「音声インターフェース」は新鮮に感じるが、背景では様々な技術が動いている。入り口は声を認識する音声認識だが、その次のステップでは認識した文字列を文章として理解し、スピーカー側として何を実行すればよいのか判断しなければならない。何かを聞かれているのであれば、どのように返答すべきかを考えなければならない。この
これだけは押さえておくべき！機械学習を学べるおすすめスライド5選
近年話題を集める機械学習。関心はあるけれど着手しづらかったり、具体的に活かすにはどうしたらいいかわからないなんてことはありませんか？ 今回は、機械学習の最新情報や機械学習を活かしてリコメンドシステムを組んだ事例や、分析に活かした事例などを紹介した機械学習についての学べるスライドを厳選して4個まとめました。 もう少し機械学習について知識を深めたい人は是非御覧ください。 パワーポイント等で作成したプレゼン資料を共有できるサイト「スライドシェア」。機械学習の知識を深めたいエンジニアのために、サイトから厳選したプレゼン資料を紹介します。データ分析やディープラーニングに焦点を当てているので、興味がある方はチェックしてみてください。 ①機械学習によるデータ分析まわりのお話 機械学習によるデータ分析まわりのお話 from Ryota Kamoshida 『機械学習によるデータ分析まわりのお話』では主に、
「Docker」を全く知らない人のために「Docker」の魅力を伝えるための「Docker」入門 - Qiita
「職場の人たちにDockerをもっと訴求したい！」そんな想いから、「Dockerって何？」といった方々にDockerの魅力を伝えるための記事を書いてみました。 Dockerのインストール方法については、『Amazon EC2にDocker CEの環境を構築する』にまとめています。併せてお読みください。 「Docker」とは 「Docker（ドッカー）」は近年大変注目されている 仮想化ソフトウェア です。 2017年の企業におけるDockerの導入状況は「本番環境で使用している」という企業が6.0％、「開発／テスト／検証段階」の企業が13.1％であったようです。（「2017年 国内OpenStack／Dockerの導入状況に関するユーザー調査結果を発表」） Dockerが注目されている一番の理由はその 手軽さ です。Dockerを使えば、以下のようなサーバー環境を簡単に構築することができます
Ubuntuに日本語係り受け解析器CaboChaをインストールする手順 | トライフィールズ
日本語のテキストデータを解析する際に、係り受けを抽出したいときがある。係り受けを行うことができるフリーのソフトウェアの一つにCaboChaがある。CaboChaは, Support Vector Machinesに基づく日本語係り受け解析器である。 ここでは、CaboChaをインストールする手順を示した後で、CaboChaを使った簡単な係り受けを見てみる。 CaboChaのインストールの手順はコンパイル環境を構築して、mecabとCRF++をインストールした後に行う。 コンパイル環境 mecabはaptからインストールできるが、CRF++とCaboChaはソースコードからコンパイルを行う必要があるため、以下のコマンドを実行しておく。 $ sudo apt-get install build-essential mecabのインストール mecabのインストールはaptから行うことができるの
『ゼロから作るDeep Learning ❷』公開レビューのお知らせ
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編の公開レビューを行います。 レビュー期間は2月28日（水）から4月13日（金）までの1ヶ月半です。 レビューはDropboxのコメント機能を利用して行います。 Dropboxアカウントをお持ちの方はどなたでも参加可能です。 https://www.dropbox.com/sh/ev6a40fbagw2qtz/AABF2zxkvo12H7-b25eYxsBKa?dl=0 いただいた指摘内容は、著者と出版社で相談のうえ取捨選択して原稿へ反映させていただきます。 レビューに貢献していただいた方のお名前（あるいはアカウント名）を、本書の「謝辞」の欄に記載させていただきます。もちろん、記載の有無はレビューアの意思に従います。 なお『ゼロから作るDeep Learning ❷』は、全国の有名書店さんやA
小学生でも分かるデシベル（dB）の話
1.1. はじめに 音の大きさや、電波の強さをデシベル（dB）で表示しますが、この正体を正確にご存知の方は意外に少ない様です。 かと言って、説明書を読むと突然難しい数式が出て非常に分かり難いので、ここでは小学生でも分かる様に順を追ってご説明したいと思います。 1.2. デシベル 例えば、図書館の音の大きさが40デシベル、一般的な会話が60デシベル、電車内が80デシベル、という話は耳にされた事があると思います。 これからすると、どうも数値が高くなるほど音が大きくなるというのは、何となく分かって頂けると思います。 また図書館の音と一般的な会話の音の大きさの差は、20(=60-40)デシベルというのも、抵抗なく分かると思います。 それでは、この20デシベルの差とはどの程度の差なのでしょうか？ 少し遠回りになりますが（でもこれこそがデシベルの本質を理解する最短の道なのです）、先ず”デシベルの差”か
インターサンプルピーク
本来、マスタリングとはトラックダウンした複数のトラックを 連続して聞いても違和感を感じないように、イコライザーや コンプレッサー、リバーブを使用して統一感を出す作業をいいます。 トラックダウンは50トラック使用して作成したものを 2chのトラックに仕上げることで、ミックスダウンと いうこともあります。 10曲構成のCDを作る場合に、10曲がバラバラの音量であれば、 聞く人が1曲ごとにボリュームを調整しなければなりません。 そしてEQや残響系のエフェクトに統一感がなければ、 これもまたバラバラな10曲のよせ集めになってしまいます。 最近ではトラックダウンの際に、最終トラック又は ステレオ(2ch)トラックの所で行う作業もマスタリングと 呼ぶこともあります。 以下に出てくる「マスタリング」という文字は、 どっちで捉えても構いません。 さて、ここからが本題なのですが、マスタリングで 奇妙な現象に
トゥルーピーク（インターサンプルピーク）との付き合い方
どうも、モデです。最近になってようやくトゥルーピークというものの存在を知りました。インターサンプルピークとも呼ばれるものです。このトゥルーピークはどう扱うべきかについて個人的な考えではありますがお話しします。 トゥルーピークを潰すと楽曲全体の角が取れることがあります。全く変化がないということはありませんが、ほとんどわからないようなものです。 またDAW上で再生する場合とmp3に変換後やアナログ機器（CDプレイヤー等）で再生する場合だとトゥルーピークが0dbを超えている時に若干の変化があります。 音の歪み具合や飽和感などの変化です。 具体的には、初音ミクの「し」と「ち」の歯擦音がマイルドになりました。また「だ」に聞こえなくもない発音だった「た」がしっかり「た」になりました。 おそらくこれはプラシーボではないと思われます。 完全に潰した方が安全と言えるかもしれません。反面、体感として音の迫力が
ダイナミック・レンジとメータの話:Studio Gyokimae
自作のトラックをマスタリングする際、みなさんはどうやって収録レベルを決めていますか？ また、どんなメータを、どのように使用していますか？ 動画サイトに投稿する目的の作品であれば、おそらく「とりあえずはマキシマイザでガツンと上げて…」という工程を経て、ピーク・メータがオーバーロードしないように気を付けながら、なんとなくレベルを合わせているかと思います。 逆に他者の作品を聴くとき…たとえば買ってきたばかりのCDを開封して再生ボタンを押した後、次に何をしますか？ まずは、状況に応じて最も聴きやすい音量になるようボリュームを調整するのではないでしょうか？ 考えれば当然のことなのですが、再生時の音量はリスナーが決めます。 どのリスナーにとっても、個々が最適と感じる再生音量があります。（さもなくば、再生機のボリュームは必要ありませんよね？） マキシマイザで収録レベルをいくぶんか上げれば、当然、聴感レベ
収録レベルの話:Studio Gyokimae
昔の音源、特に1990年代半ばまでにリリースされたCDを近年のタイトルと同じプレイリストで再生するとき、古いタイトルの方が音が小さく感じられることは、音楽に携わっている多くの方がご存知かと思います。 これは収録レベルを上げるデジタル技術が一般化した結果、ある程度レベルを「突っ込んで」収録しなければならない、という考えが広まった結果です。 自分の作品を市販タイトルと並べて聴いた時、音が小さいとやや不安に…いや、むしろ「ヒジョーに」不安になる気持ちは、私にもよくわかります。 しかし、これは音楽をリスナーに届ける上で、本当に必要なのでしょうか？ 日本のクリエイター界隈ではあまり話題になっているのを聞きませんが、実はむしろ、マキシマイザで稼いだゲインがそのまま制作者に対して後悔となって跳ね返ってくるかもしれない状況が整いつつある…かも知れません。 この項では、音圧上げと呼ばれる行為がそもそもどんな
音圧戦争について｜Wired7i
音楽業界に関わる全ての方へ 早速なのでミックスエンジニアっぽいことを書こう。 専門用語が多く出てくるかもしれないが、 できるだけ簡単にわかりやすく書きます。 --- ・音圧戦争とは 我々が聞いている音楽のデータは最大音量が決まっている。 そして人間は相対的に「大きい音＝良い音」と感じる傾向がある。 テレビで暗い画面よりも明るい画面の方が綺麗に感じるのと同じだ。 だから他人の曲よりも良い音に聞かせたい多くのエンジニアは 音圧を上げ、最大音量ギリギリのデータを長年に渡り作り続けている。 上が大昔の曲の波形データ、下が昨今の曲の波形データ。 お分かりいただけるだろうか？ これが音圧戦争である。 --- ・音圧戦争の利点と欠点 音が最大音量で常に大きく聴こえるなら それは最高だしメリットしかないのでは？と思われるかもしれないが 察しの良い方ならお気づきだろう。 同じ決められた最大音量で音を大きく聴
ユーザーインターフェイス解剖学・改訂版（公開版）
社内イベントで登壇した際のスライドです。｢ユーザーインターフェイス解剖学｣の改訂版。主に、UIデザインにおいて検討した方がよい／すべき考え方というものを簡単にご紹介しました。
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
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Amazon Linux に MeCab と CaboCha をインストール - Qiita
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