概要 この記事では、Python を使って シンセっぽい音を合成したり、MIDI 入出力をいじったり、和音を扱ったりして、音楽を楽しむ方法を紹介します。音楽や MIDI に関する基本的な知識は持っているけどプログラムから制御する方法は分からないという方や、Python で音が出せるのって面白そうだと思う方に読んでいただけると嬉しいです。 Python でシンセっぽい音を合成する Python でアナログシンセのような波形を生成して再生したり、音声ファイルとして書き出したりできる synthesizer というライブラリを作りました(macOS と Ubuntu しかサポートしていません、Windows の方、ごめんなさい)。このライブラリは Python から簡単に波形を生成・編集できるのが特徴ですが、サポートしている機能は現在のところ非常に限定的です。オープンソースのアナログシンセシミュ

2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会（PRMU）にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され，一貫して認識精度の向上に寄与してきた．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている． 本稿では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網

こんにちは、らくからちゃです。 年の瀬も近づいてきましたが、皆さんいかがお過ごしでしょうか？ 出来れば、じっくり腰を据えて今年を振り返りたいところですが、残件整理にヒィヒィ言っております(´Д⊂ｸﾞｽﾝ この時期になると、いろんな『今年の振り返り』が出てきますが、毎年なんやかんやで楽しみにしているのがこちら。 このマンガがすごい! 2018 posted with ヨメレバ 『このマンガがすごい!』編集部 宝島社 2017-12-09 Amazon Kindle 楽天ブックス honto 今年は『約束のネバーランド』が第一位ですか。記事にもしてみましたが、ありゃ中々良い作品です。ただラインナップを見ていると『このマンガがすごい！』って、 2016年頃に初巻が発売されて、2017年に盛り上がった作品が多いんですよね。 通な皆さんにとっては、こんな風に思うラインナップじゃないのでしょうか？ (

11月10-12日に開催されたMaker Faire Shenzhen 2017に参加してきました。 初めて深圳に行ったのが2015年11月、それから2016年4月、高須さんの第４回 ニコ技深圳観察会 に参加。どっぷり深圳の魅力にとりつかれ深圳に行くのはこれで6回目かな。 #深圳スゴイ 2016年の10月にはメイク関連のイベント、Maker Faire Shenzhenに初展示。そこからこうしたイベントが楽しくて、今年2017年は、ムンバイで開催されたMakerMela、シンガポールのMaker Faire Singapore、東京のMaker Faire Tokyoとメーカーイベントに参加してきました。とくにMaker Faire Shenzhenは自分にとって初のメイクイベント参加だったので、思い入れがあります。 Maker Faire Shenzhen(深圳)に初出展する最初の一歩の

【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ

放流するアレ、のアドベントカレンダーです。 好きなダムのこと、出かけた感想、ブラタモリの黒部ダム編を観た感想、などダムに関わることであれば誰でも参加できます。 2018はこちら https://adventar.org/calendars/2926 2019はこちら https://adventar.org/calendars/3878

準備するもの ・python3系(Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (x86_64)) ・anacondaで科学計算ライブラリをインストール ・dataset:seabornにあるtitanic号のデータ ・jupyternotebook(他の方法でも出来ますが、このやり方がインタラクティブでおすすめです！) 知れること ・データのインポートや、ライブラリの扱い方 ・データの可視化(今回はhistgram(ヒストグラム)とcountplotについて)方法 まずはライブラリのインポートを始めます！ import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplo

この記事はシンデレラガールズAdvent Calendar 13日目の記事です． 目次 目次 はじめに みりあちゃん大好き どうやってみりあちゃんとお話するか みりあちゃんモデルの作成 Seq2Seqで対話ボットの学習 Seq2Seqとは モデルの作成 転移学習でみりあちゃんの口調を学習 転移学習とは 口調の学習を行う方法 データの収集 Twitterから対話データの収集 ツイートとリプライを取得 データの整形 デレマスのSSなどからみりあちゃんの対話データを収集 取得したデータの整形 取得したデータ数 実際に学習を行う 環境 Twitterデータでクソリプボットに データでかすぎ問題 モデルの会話例 転移学習でみりあちゃんボットに モデルの会話例 LINEでみりあちゃんとお話しできるようにする LINE APIの使用 VPSにサーバを建てる 学習済みボットを物理サーバーに載せる VPSの

「中国のシリコンバレー」と呼ばれる新興都市・深セン。その成長ぶりには世界中が驚いている。だが一方で、香港の隣という気軽さから、日本ではうわべだけをなぞった記事も乱発されている。深センはなぜ急成長したのか。どこがすごいのか。評論家の山形浩生氏が2冊の書籍からその背景を解説する――。 深センの強さは、高速設計・高速製造を可能にする独特のエコシステムにある。深セン・華強北電脳街の「賽格電子市場」で、特注プリント基板の製造を受け付けている業者。（写真＝iStock） 始まりは「香港のコバンザメ都市」 藤岡淳一『「ハードウエアのシリコンバレー深セン」に学ぶ』（インプレスR＆D）は、薄いながら実に希有な本だし、日本の現在、そしてこれからのものづくりやイノベーション環境すべてに対する示唆を持つ実におもしろい本だ。 言うまでもなく日本の製造業というと、近年ではあまり明るい話題がない。日本のものづくりはすご

GCPUG in Fukuoka!のオープニング資料です http://gcpugfukuoka.connpass.com/event/13204/ GCPUG福岡支部長（仮） 赤星良輔