台風19号の報道で、ニューヨークタイムズ(NYT)の写真特集が話題になりました。「被害の甚大さや被害にあった人々の様子が伝わってくる」と。 同時に「なぜ日本の新聞にはこんな写真が掲載されないのか」という疑問が投げかけられました。 海外メディアのフォトグラファーは日本のそれより、写真がうまい。 単純にそう思った人もいたと思います。 しかし、よく見るとこの特集のクレジットの半分以上は「kyodo」「jiji」。国内通信社、日本のカメラマンが撮影したものです。 (日本勤務の外国人フォトグラファーの写真もあります。避難所で真上から撮影された赤ちゃんが笑う写真はチョイスも画角も外国っぽい。日本メディアじゃこなん状況で笑顔はまず使いませんね) つまり、疑問は日本メディアにおける写真の見せ方が良くないということを鮮明にしました。実際、私も特に日本の新聞メディアにとって最も足りない部分のひとつだと思ってい
楽曲を最大5トラック(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他)に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ(ヴォーカル/その他の伴奏) 4つ(ヴォーカル/ドラム/ベース/その他) 5つ(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他) 実行例: https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple
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