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
ゼロから作るRAW現像 - その１ - Moiz's journal
追記 このブログ記事「ゼロから作るRAW現像」を大きく再構成してより読みやすくした書籍「PythonとColabでできる-ゼロから作るRAW現像」を【技術書典6】にて頒布しました。 現在はBOOTHにて入手可能です。書籍+PDF版は2200円プラス送料、PDF版は1200円です。 moiz.booth.pm 追記 はじめに RAWファイルおよびRAWデータについて カメラ画像処理 準備 RAW画像読み込み 画像データ変換 ブラックレベル補正 簡易デモザイク ホワイトバランス補正 カラーマトリクス補正 ガンマ補正 まとめ 最後に 次の記事 改定履歴 はじめに 会社の同僚にrawpyというPython用のライブラリの存在を教えてもらいました。 これを使うと各種デジカメのRAWファイルから、BayerのRAWデータを抽出できます。以前はDCRAWのソースコードを改造してrawデータのダンプなどし
Pythonistaに贈るXonshのススメ - Stimulator
- はじめに - この記事は Xonsh Advent Calendar 2017 1日目 の記事です。 タイトルが煽りです。 なんとなく贈るという単語が12月っぽいです。 内容は、Pythonで動くShellである「xonsh」の勧めを書く記事です。 追記2018/06/25： xonshの設定に関する記事を書きました。 本記事よりも利用した上でのxonshの概要やメリット、デメリット、設定方法まで詳しく以下記事に書いてます。 vaaaaaanquish.hatenablog.com xonsh 0.7.0が出ていますが、現在prompt-toolkit2.0の各機能対応中という感じです。 これは、ptk1.x -> 2.xにおいて結構な破壊的変更があるためです。現状はpip install xonshする時に pip install xonsh==0.6.10 pip install
Flickr APIを使って画像ファイルをダウンロードする
はじめに 機械学習用に画像データが欲しかったので、画像共有サービスのFlickr APIを使って取得するスクリプトを作成しました。 Flickr API 動作環境 macOS High Sierra Version 10.13 python 3.6.3 flickrapi 2.3 retry 0.9.2 API Keyを取得する まずは開発者サイトのCreate an appからアプリを登録します。 Request an API KeyからAPI Keyを取得していきます。 その際Yahoo.comのアカウントを求められるので、持っていない場合は新しく作成してログインします。 Yahoo JAPANのアカウントではログイン出来ないので注意して下さい。 ログインすると、作成するアプリが商用かどうか聞かれるので、非商用を選択します。 今回は学習用の画像を取得するだけなので非商用で問題ありません
少ない画像から画像分類を学習させる方法（kerasで転移学習：fine tuning）
※サンプル・コード掲載 あらすじ 「フルーツの画像を判別するモデルを作ってくれませんか？」 と言われた時に、どのようにモデルを作りますか？ ディープラーニングで画像分類を行う場合、通常畳み込みニューラルネットワークという学習手法を使いますが、画像の枚数によっては数週間程度がかかってしまいます。 また、学習に使用する画像の枚数も大量に用意しないといけません。 では、短時間・少ない画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすればよいでしょうか。 その解決策として、画像分類でよく使われているfine tuningという手法をご紹介します。 今回はkeras2.0を使ってサンプルコードを書いて行きます。 *keras = Pythonで書かれたニューラルネットワークライブラリ。裏側でtheanoやtensorflowが使用可能。 fine tuning（転移学習）とは？ 既に学習済みのモデルを転用
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、最近Pythonをまた書き始めたマンです。なんか古い記事が参照されててだいぶ害があるので現状にあったやつにします。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog 要点 これからPythonを使い始める人、という前提に立っているので今更Python2系を使い始める意味はない。*1ということでPython3系（現時点最新安定版のPython3.6.0）を使いましょう。 標準を使うのがよい（venv + pip） 自分がよく分かってないツールは使わないほうがいい Python2系を使う人は、上にリンクしてある記事にあるとおりなんですが、Python2.7を使うのであれば pip + virtualenv 一択だと思います。やり方は下にある内容と変わりません。 以下コピペ macOS Homebrew
管理ページを本番にもデプロイして、メンテナンスを楽にするぞえ - Qiita
アドベントカレンダーが同日2つ入れてしまって焦っている大橋です。 ここ2年ぐらいはお仕事でGAE/Pyを触っています。 今までGAE/J、GAE/Goと触ってきて原点回帰のGAE/Pyなので色々思うところもありますが、やっぱりGAEって素敵だな、あれ俺SQLかけなくなっているんじゃないかな？、このアプリケーション無理してDatastoreにしなければよかったんじゃないかなって思う日々です。 さてサービスをGAEで作って運用しているとDatastoreを直接いじりたいことは多々あると思います。 そんな時皆さんはどのようにやっているでしょうか？ 大きく分けて以下のような方法があると思います。 Cloud ConsoleのDatastore Viewerで修正する Remote API経由でクライアントから叩く 修正バッチをデプロイして叩く どの方法も悪くは無いのですが、それぞれ問題点がありつら
Solving Every Sudoku Puzzle
by Peter Norvig Note: This page is the original 2006 essay; an updated Python 3 Jupyter notebook is available here and should probably be read instead of this page. In this essay I tackle the problem of solving every Sudoku puzzle. It turns out to be quite easy (about one page of code for the main idea and two pages for embellishments) using two ideas: constraint propagation and search. Sudoku Not
Writing an online scraper on Google App Engine (Python)
Sometimes you need to collect data - for visualization, data-mining, research or whatever you want. But collecting data takes time, especially when time is a major concern and data should be collected over a long period. Typically you would use a dedicated machine (e.g. a server) to do this, rather then using your own laptop or PC to crawl the internet for weeks. But setting up a server can be com
Pythonで画像に彩度、コントラスト、明度、シャープネスを適用する | KAZUTOYO.JP
Pythonで画像処理するときにはPillow(PIL)などを使いますが、それで彩度やコントラストなどの加工を行う方法です。 ImageEnhanceを使えば簡単に行えるようでしたのでサンプルコードを載せておきます。 適用したらこんな感じです。 オリジナル 彩度（50％） 明度（50％） コントラスト（50％） シャープ（200%）
Minimal MVC in JavaScript
It introduces a way to implement a minimal MVC in JavaScript. This is the talk @ OSDC 2014. [1]: http://osdc.tw/2014/Read less
Google App Engine — Password-less Login with OAuth2
Send feedback Python on Google App Engine Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. App Engine offers you a choice between two Python language environments. Both environments have the same code-centric developer workflow, scale quickly and efficiently to handle increasing demand, and enable you to use Google’s proven serving technology to build your web
Faker: The Python tool to generate localized random data • joke2k
A blog about technology, coding and other IT amenities. Faker�is a Python package that generates fake data for you. Whether you need to bootstrap your database, create good-looking XML documents, fill-in your persistence to stress test it, or anonymize data taken from a production service, Faker is for you. The python project is open-source�and hosted by�Github. Thanks to readthedocs for hosting t
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GitHub - GoogleCloudPlatform/python-runtime: gcr.io/google_appengine/python - Docker images for python
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