歴史で振り返るWebRTC - Qiita
概要 すでにいろんなブラウザに実装されて、商用（？）サービスなども登場しているWebRTCですが、この記事では「なぜWebRTCが登場したのか？」「どうしてこんな仕組みになっているのか？」を振り返ることで、VoIPからWebRTC、そしてORTCへの変遷を振り返りたいと思います。 Before WebRTC: VoIP WebRTCが登場するまでは、インターネット上/IP上でリアルタイム通信を実現する技術としてVoIPがありました。中でも、今までで最も成功したVoIPのフレームワークとしてはSIPが挙げられるでしょう。WebRTCで初めてリアルタイム通信に関わった方でも名前くらいは聞くことがあるのではないでしょうか。WebRTCで利用されているSDPやRTPも、SIPとセットで仕様が作られました。 SIPはWebRTCでも必要なシグナリング機能を提供するための使われるのですが、なぜSIPが
音楽と機械学習 前処理編 MFCC ~ メル周波数ケプストラム係数 - Qiita
最近音楽を機械学習で扱うことに興味があって色々と調べているのですが、せっかくなので備忘録と理解促進を兼ねて記事にしてみます。 機械学習に限らず、音楽をデジタル情報として扱う際には楽譜や調、歌詞など、メタな情報を扱う方法と、オーディオデータそのものを扱う方法とに大別されますが、今回はオーディオデータそのものを扱う方法の一つとして、MFCCについてまとめます。 お急ぎの方向け mp3 を wav にして MFCC して現実的に扱えそうな次元に落とす # ffmpegのインストール $ brew install ffmpeg # ffmpegで mp3 を サンプリングレート 44.1kHz wavに変換 $ ffmpeg -i hoge.mp3 -ar 44100 hoge.wav # 必要なPythonパッケージのインストール $ pip install --upgrade sklearn
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