日本語の高性能な文埋め込みモデルを試す｜ぬこぬこ
環境構築手元の macOS 上で実行しましたが、環境が違えど手順は同じかと思います。 まずは作業ディレクトリを作成します。 mkdir playground-embedding cd playground-embeddingそれぞれの embedding 用のファイルを用意します。 touch GLuCoSE-base-ja-v2.py touch RoSEtta-base-ja.py touch ruri-large.pyuv 経由で必要なパッケージをインストールします。 uv init uv add sentence-transformers uv add fugashi uv add unidic_lite uv add sentencepiece uv syncもし uv をお使いでない場合は下記の公式インストールページを参照してインストールしてください。macOS をお使いであれ
配信に自信が持てないあなたへ – AIコメントで安心と練習の機会を｜カフェマス
■はじめにはじめまして。カフェマスと申します。私はVTuberの運営や、VTuberやAIに関連する技術開発を行っております。また、少しではありますが、YouTubeでの配信経験もあり、実は配信が苦手です。同じように配信に不安を感じる方々の声を聞く中で、あるアイデアが浮かび、『AI視聴者ジェネレーター』というアプリを開発しました。今回はそのアプリの紹介も兼ねて、このNoteを書かせていただきます。 ■初心者の壁・視聴者がいない配信初心者が生配信を始めると、最初に直面するのが「視聴者がいない」という問題だと思います。特にYouTubeでは、初めから視聴者を獲得するのが難しく、視聴者がいないと配信が盛り上がらず、配信者自身もやる気を失いがちです。さらに、視聴者が現れてもコメントへの対応がうまくできず、視聴者を引き留められないことが多いのではないでしょうか。 ・ゲーム配信は難しい配信初心者が最初
ローカル環境で音声・動画ファイルの文字起こし&話者分離 - Qiita
筆者の環境 macOS version14.5 Python3.12 GitHub コード以外で必要なもの メディアファイル（音声又は動画）を用意する 話者分離も行う場合は、HuggingFaceのトークンを用意する（手順については後述） GPU搭載のPCがあればVeryGood（筆者の家にはない） ネタバレ（コピペ用） クリックして表示 # transcription.py import json import math import mimetypes import os from datetime import timedelta from typing import Iterable import pandas as pd import torch import torchaudio from faster_whisper import WhisperModel from fast
Whisperで文字起こしをした議事録の発話者の名前を自動的に判定する！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( @gyakuse ) です！ 今日は最近作った議事録文字起こしアプリに話者分離機能をくっつけたものを作っていきたいと思います。 ChatGPT APIの使い方、Whisper APIの使い方、Hugging Face Spacesへのデプロイ方法等を知りたい場合は以下の記事をぜひ！ できたもの openai_keyにOpenAIのAPIキーを入れる メイン音声ファイルに会話音声 (wav, 25MB以内) を入れる 話者 (1) 参考音声ファイルに話者 (1) の参考音声 (wav) を入れる 話者 (1) の名前を入れる 話者 (2) 参考音声ファイルに話者 (1) の参考音声 (wav) を入れる 話者 (2) の名前を入れる 上記を行って送信ボタンを押すと処理が開始されます。なお、参考音声は10秒程度で大丈夫です。実装全体は以下で確認できます。 話者分離 (S
Claude3.5の新機能！Artifacts：Claudeとの新しい対話方法 – 完全ガイド - Sun wood AI labs.2
はじめに みなさん、こんにちは！今日は、AI技術の世界に革命を起こす新機能「Artifacts（アーティファクツ）」について、わかりやすくお話ししていきます。Claudeという人工知能と、より効果的に協力して作業ができるようになる、とてもワクワクする機能なんです。 Artifactsとは何か？ 簡単な説明 Artifactsは、Claude.aiで導入された新機能です。ユーザーがClaudeに何かを作ってもらう時、その成果物を会話とは別の専用ウィンドウで見ることができます。つまり、会話しながら同時に作品を見て編集できる、そんな魔法のようなツールなんです。 Artifactsの主な特徴 リアルタイムの表示: Claudeが作った内容をすぐに見ることができます。 編集可能: 表示された内容を自由に編集できます。 作業の継続性: 一度作ったものを基に、さらに改良を加えていけます。 Artifac
ChatGPTの力で｢片付ける気すら起きないほど荒れた部屋｣ が楽に綺麗になった話
ChatGPTの力で｢片付ける気すら起きないほど荒れた部屋｣ が楽に綺麗になった話2023.03.22 19:30427,986 かみやまたくみ ※この記事は編集部がChatGPTと触れ合った思い出を記録するものです。 2〜3月が非常に忙しく、気づけば我が家は汚部屋状態。めちゃくちゃすぎて掃除にとりかかる気にさえなりません。でも、これをなんとかしないとまともに仕事はできなさそう。 そこでふと思いつきました。GPT-4でさらに賢くなった対話型AIサービス｢ChatGPT｣ならなんとかしてくれるのでは？ 会話ログを載せるとどうしても長くなってしまうので、最初に結論を書きます。すごい楽に掃除が進みました。 ｢能率的なやり方｣が一瞬で出てくる→やるだけ最初は｢ChatGPTが適切な回答をするために必要な情報が得られるように、私に質問してください｣と伝えました。前提として、自分は掃除が得意なタイプで
デザイナーがChatGPTに指示されながらECサイトデザインをしてみる実験 | Design Journal vol.25｜Sakino Tomiura
これはなに？昨年末にOpenAIがリリースしたチャット型AIの「ChatGPT」と一緒にデザインしていくプロセスで、実際にどんなことができるか？を実験してみたnoteです。 前提と注意点 🚨まずこのnoteの趣旨は「これらが実用的にデザイン制作に使える！」といったものではありません。 どちらかというと遊びに近く、実験的に行ったもので、結論から言うと現時点では実用的に使える要素はまだ少ないかなと思います。 また、前提として私はまだまだAIやChatGPTについて詳しいわけでは全くなく、これからちゃんと勉強してみようと思ってるぐらいのレベル、という前提で読んでいただけると幸いです。 （AIについて本を読んだり座学的な勉強から入るより「とにかく何かしら触ったりつくったりしてみる」方が楽しめると思い、せっかくなのでその実験の過程をまとめてみました。） 「こういうこともできるよ」「このやり方の方が
ガイスターのプログラムを紹介します - Morikatron Engineer Blog
こんにちは、モリカトロン株式会社チーフエンジニアの松原です。 今日は、モリカトロンがオープンソースとして公開しているガイスターのプログラムとその周辺情報を紹介します。この記事の対象読者はゲームAIに興味がある人、ボードゲームが好きな人、ガイスターが好きな人、ガイスターの思考ルーチンをPythonで書きたい人（日本に何人います？）、などです。Google Colaboratoryってナニ？な人もどうぞ。 とても面白いボードゲーム「ガイスター」の紹介 ガイスタープログラムのリポジトリ紹介 ガイスタープログラムをGoogle Colaboratoryで動かしてみよう ガイスタープログラムの使い方 ガイスタープログラムを使ったワークショップ（2019年5月） あとがき とても面白いボードゲーム「ガイスター」の紹介 ガイスターは、ターン制でコマを動かして勝敗を決める二人用のボードゲームです。最大の特
グーグルのAI研究者の次のチャレンジ「花火」はなぜ難しいのか？
「アルファ碁」で囲碁を攻略したディープマインドとグーグルの研究チームが次に挑むのは、「花火」というカードゲームだ。独特のルールを持つこのカードゲームは、囲碁やチェスよりも高いレベルの推理力を必要とするという。 by Karen Hao2019.02.26 24 104 2 0 「花火（Hanabi）」というカードゲームで遊んだことがあれば、花火が他のどんなカードゲームとも異なるという説明に納得できるはずだ。花火は自身の手札は見られないが、他のプレイヤー全員のカードをすべて見られる協力型のゲームだ。 花火で勝つためには、各プレイヤーが限られた回数のラウンドで、（自分からは見える）他のプレイヤーのカードのヒントを出し、特定の順序ですべてのカードを並べなければならない。花火は、戦略、推理、そして協力を必要とする、激しい運動のようなゲームだ。グーグル・ブレイン（Google Brain）やディープ
強化学習をバランス調整に活用。『逆転オセロニア』が目指す、ゲーム開発の近未来 – フルスイング – DeNA
AI（人工知能）が、人間の仕事を代替する。 近年、そんなフレーズが各種メディアに登場するようになりました。今後10～20年で、今存在しているさまざまな仕事は自動化されると考えられています。そして、その波は“ゲーム開発”にも訪れているのです。 DeNAでは、オセロとトレーディングカードゲームの要素を組み合わせた対戦ゲームアプリ『逆転オセロニア』のキャラクターバランス調整を、AIによってサポートすべく研究を続けています。今回は、本プロジェクトを推進し研究・開発に“フルスイング”してきたエンジニアであるAIシステム部AI研究開発グループの奥村エルネスト純、甲野佑、田中一樹に、彼らが成し遂げようとしている未来について聞きました。 「世界的に見ても前例がない領域」に挑むやりがい ――なぜ、オセロニアのバランス調整にAIを導入しようとしているのでしょうか？ 奥村：ゲームのバランス調整をより効率よく正確
子供の公文式学習を Google Assistant で見守る。【Raspberry Pi / AIY Projects: Do-it-yourself AI】 - Qiita
子供の公文式学習を Google Assistant で見守る。【Raspberry Pi / AIY Projects: Do-it-yourself AI】RaspberryPiWioNodeGoogleAssistantgooglecloud 娘達（双子・6歳）も早いもので来年から小学生。就学前に春先から公文式に通い始めました。そこで毎日行う宿題を家族（とGoogle Assistant）で見守る仕組みを考えてみました。 公文式学習法 By Kumon, パブリック・ドメイン 公文式の特長 ～ 公文式学習とは解き方を教わるのではなく、自分の力で教材の問題を解く学習法で、「やればできる」という自己肯定感を育み、未知の領域にも、自分から挑戦する力を培う。公文式は、一人ひとりの「可能性の追求」を目指す教育です。 - 公式HPより 独自の教材を利用して、自分で学ぶ力を身につけていきます。算数
ディープラーニングで人間と同じトーン・スピード・抑揚を再現して自然な音声を出力する「WaveNet」をDeepMindが開発
Googleの人工知能開発部門の「DeepMind」が、状況や感情に応じてトーンや「間」などを使い分けて、まるで人間が話しているかのような自然な音声を出力する技術「WaveNet」を開発しました。すでに英語と中国語で、既存のテキストトゥスピーチ(TTS)技術を圧倒する品質を実現しています。 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio | DeepMind https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/ Google's DeepMind learns to reproduce human speech, tricks us into starting robot apocalypse http://www.neowin.net/news/googles-deepmind-le
Engadget | Technology News & Reviews
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
Builderscon 2016 講演資料 「人工知能によってプログラムを有機化する」（後篇）
※ダウンロードして読んでください。 日本デジタルゲーム学会 第１４回月例研究会（２００８年7月4日） 開始時間 18時00分 第１４回月例研究会の概要が決定いたしましたので、お知らせいたします。 開催日時：２００８年７月４日（金） 18:00開始 20:00終了 場所：東京大学本郷キャンパス 工学部新２号館９階 ９２B教室 （地図）http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_18_j.html 定員：１２０名 講師： 新 清士（ゲームジャーナリスト、IGDA日本） 三宅 陽一郎（フロムソフトウェア） タイトル： 「『SPORE』を読む〜ウィル・ライトの思想とゲームデザイン」 概要： 「シムシティ」シリーズのクリエーターであり、世界で最も有名なゲームデザイナーウィル・ライト（Maxis／EA）が現在開発している「SPORE」は、微生物から、生物、文
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A cooperative benchmark: Announcing the Hanabi Learning Environment
最強棋士・柯潔、囲碁AI「AlphaGo」に敗れる。だが開発者は「人間の勝利である」と言う：初戦現地レポート
Making AI helpful for everyone - Google AI – Google AI
Builderscon 2016 講演資料 「人工知能によってプログラムを有機化する」（前篇）
