言語処理100本ノック 2015言語処理100本ノックは，実践的な課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です 実用的でワクワクするような題材を厳選しました 言語処理に加えて，統計や機械学習などの周辺分野にも親しめます 研究やデータ分析の進め方，作法，スキルを修得できます 問題を解くのに必要なデータ・コーパスを配布しています 言語はPythonを想定していますが，他の言語にも対応しています
Devel/電子工作/RaspberryPi/日本語音声認識 - cubic9.com
USBマイク（今回はPLANEX USBオーディオ変換アダプタ PL-US35APとSANWA SUPPLY フラット型PCマイク MM-MC23を組み合わせました） PL-US35APのチップはC-Media製のCM119Aで、多くのLinuxディストリビューションで動作実績があります。 今回は上記のようにUSBオーディオアダプタを使いましたが、音声認識のみなら、USBマイクを使ってもいいと思います。 セルフパワーUSBハブ（今回はiBUFFALO USB2.0ハブ セルフ&バスパワー 4ポート BSH4A01BKを使いました） あるといいものと書きましたが、Raspberry Piの電源は弱いので、安定動作のためにはほぼ必須だと思います。 USBスピーカー（今回は前述のPLANEX USBオーディオ変換アダプタ PL-US35APとLOGICOOL ステレオスピーカー Z120BWを組
Ｊｕｌｉｕｓの起動 - めざせ ？？
ＵＳＢカードの優先順位を入れ替えるために設定ファイルを元に戻し ＵＳＢマイクは、ＵＳＢポートをつなぎ変えてみると認識 再度ＵＳＢカードの優先順位を入れ替えるために設定ファイルを編集 sudo nano /etc/modprobe.d/alsa-base.conf # Keep snd-usb-audio from beeing loaded as first soundcard options snd-usb-audio index=-2 上記 options snd-usb-audio index=-2を編集して-2を-0に変更して上書き保存する。 Stat: adin_oss: device name = /dev/dsp (application default) Error: adin_oss: failed to open /dev/dsp failed to begin inp
Raspberry Pi で音声認識 - 猫ぱーんち！
Raspberry Piでオープンソースの日本語音声認識ソフトJuliusをコンパイル・実行してみました。 ダウンロード、ビルド http://julius.sourceforge.jp/ からSource(tarball)をダウンロードします。 執筆時点で julius-4.2.3.tar.gz です。 またディクテーションキット、文法認識キットをダウンロードします。 それぞれ dictation-kit-v4.2.3.tar.gz, grammar-kit-v4.1.tar.gz です。 juliusのコンパイル % tar xvf julius-4.2.3.tar.gz % cd julius-4.2.3 % ./configure % make % cd julius-simple % makeディクテーションキット、文法認識キットを適当な場所に展開 % mkdir -p ~/li
fluentd + mongodb+ node.js でリアルタイムにグラフを描く - stanaka's blog
追記 2/22 毎回微妙に追記していますが、今回も追記です。最後にmongodbのinsert性能について80lines/secで厳しくなった、と書いてますが、環境か設定まわりがあやしいので訂正します。もうすこし検証してみようと思います。 → 検証して fluentd側の設定の問題であることが分かりました。詳しくは、http://blog.stanaka.org/entry/2013/02/22/171053 追記ここまで 最近は、fluentd + mongodb でログを蓄積していろいろ便利に使っているわけですが、数分に一回集計スクリプトを周したり、 GrowthForecast の画面をリロードしまくるのではなく、もっとリアルタイムで見たい! という欲求が募ってきたので、 node.js を使って実装してみました。( https://github.com/stanaka/realti
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