Post by @momijiameまだ全然理解してないけど、自分で書いた Python のコードを配布できる形にするには setup.py を書けばいいみたい。 サンプルは helloworld ライブラリをインストールすると共に greet コマンドを使えるようにするというもの。 ディレクトリ構成は以下。 . ./helloworld ./helloworld/__init__.py ./helloworld/hello.py ./setup.py
Simple, Cross Platform MIDI Library for Python
As it currently stands, this question is not a good fit for our Q&A format. We expect answers to be supported by facts, references, or expertise, but this question will likely solicit debate, arguments, polling, or extended discussion. If you feel that this question can be improved and possibly reopened, visit the help center for guidance. I want to do build a small app that creates MIDI sounds. I
ぐうたらの部屋
配列を操作する from numpy import * # 配列の作成 a = array([1,2,3]) b = array((10,11,12) # 配列の加算 結果:array([11,13,15]) a + b # 配列のデータ型を確認 結果:dtype('<i4') a.dtype # 配列の割り算 結果:array([0,0,1]) a/3 # データ型を指定して、配列の作成 a = array([1,2,3], dtype=float) # 配列版range関数 ,arangeを使用して、配列作成 data = array([0.5, 1.2, 2.2, 3.4, 3.5, 3.4, 3.4, 3.4], float) t = arange(len(data), dtype='float') * 2*pi/(len(data)-1) # すべての配列を出力する。 t[:]
Tiago Ramalho · AI research in Tokyo
Building AI for sustainability at Recursive. I used to be a Research Engineering Manager at Google Deepmind, and a Research Scientist at Cogent Labs. I love to cook and go on long hikes. Currently based in Tokyo. Fine-tune neural translation models with mBART Jun 2020 by Tiago Ramalho mBART is another transformer model pretrained on so much data that no mortal would dare try to reproduce. This mod
Python で RNN (PyRNN) を書いたので公開します
ソースはBitbucketに置いている． > tkf / PyRNN / overview — bitbucket.org 何が出来るかというと，こんなのとか（インパクトが欲しかったので，学習の様子をアニメーションにしてみた）： 左上がエラーの学習曲線，右上がパラメタのRMSの学習曲線，左下が教示信号とネットワーク出力の相空間プロット，右下がコンテキストの相空間プロット．このアニメを作るソースはこれ（が吐いたpngをconvert -delay 5 *.png nn.mpgで変換）． これを作った理由は，Pythonだと簡単に式を書けるからバグ入りにくい，だからCで書いた本番用のテストに使える！と思ったから．だから，かなり計算効率は悪いけど分かりやすい書き方になっている(はず)．これを使って本番用のネットの一つバグが落とせたのはかなりうれしかったけど，その本番用のはラボにいる別の人のより性
ケプストラム分析 - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14）の第18回目。 今回は、音声の特徴量としてよく使われるMFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients: メル周波数ケプストラム係数）抽出に向けた第一歩としてケプストラム分析を試しました。Wikipediaでケプストラムの定義を見てみると。 ケプストラムは1963年、Bogertらの論文で定義された。ケプストラムの定義は以下の通り。 口語的定義: （信号の）ケプストラムとは、（信号の）フーリエ変換の対数（位相アンラッピングを施したもの）をフーリエ変換したものである。スペクトルのスペクトルとも呼ばれる。 数学的定義: 信号のケプストラムは FT(log(|FT(信号)|)+j2πm) である。ここで m は、複素対数関数の虚数成分または角度の位相アンラッピングを正しく行うのに必要とされる整数である。 アルゴリズ
メル周波数ケプストラム係数（MFCC） - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14）の第19回目。 今回は、音声認識の特徴量としてよく見かけるメル周波数ケプストラム係数（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）を求めてみました。いわゆるMFCCです。 MFCCはケプストラム（2012/2/11）と同じく声道特性を表す特徴量です。ケプストラムとMFCCの違いはMFCCが人間の音声知覚の特徴を考慮していることです。メルという言葉がそれを表しています。 MFCCの抽出手順をまとめると プリエンファシスフィルタで波形の高域成分を強調する 窓関数をかけた後にFFTして振幅スペクトルを求める 振幅スペクトルにメルフィルタバンクをかけて圧縮する 上記の圧縮した数値列を信号とみなして離散コサイン変換する 得られたケプストラムの低次成分がMFCC となります。私が参考にしたコードは振幅スペクトルを使ってたけど
PythonでMFCC(メル周波数ケプストラム係数)を計算 - memorandum
音声処理ではMFCCという特徴量を使うことがあり、MFCCを計算できるツールやライブラリは数多く存在します。ここでは、Pythonの音声処理用モジュールscikits.talkboxでお手軽に計算してみます。 参考 メル周波数ケプストラム係数（MFCC）/ 人工知能に関する断創録 Audio-Visual Speech Recognition using SciPy 環境 OS : OSX 10.8.3 Python : 2.7.3 パッケージ管理 : homebrew インストール scikits.audiolab libsndfileのラッパーモジュールです。 brew install libsndfile pip install scikits.audiolab scikits.talkbox 音声処理用のモジュールです。MFCCはこれで取得できます。 pip install sci
フーリエ変換の結果における実数部と虚数部の扱いについて | MtBの日記
sponsored link 音声処理や画像処理などの信号処理を行っているとFFT（高速フーリエ変換）を行う状況というのは非常によくある状況です。 フーリエ変換の式というのはいくつかの記載方法があって、 信号処理においてメジャーな記載方法は下記の式ではないかと思う。 フーリエ変換の式は、Fを周波数パワー、fを周期信号として となります。 フーリエ変換とは、ある周期性のある信号を、フーリエ級数を用いて表現する事であって、 つまりはまあ単純に言えば、色んな振幅、周期、位相のsin波を足し合わせて なんとかしてその信号を近い形で表す変換です。 上記の式がどうして色んな位相のsin波を表す事になるかと言う点については、 オイラーの公式を思い出してもらえばわかるかと思います。 オイラーの公式は下記の公式です。 フーリエ変換の式には複素数が混ざっていますが、 どうして信号をsin波の足し
scikit-learnでサポートベクトル回帰、及びそのパラメーター推計 with クロスバリデーションやってみる - My Life as a Mock Quant
サポートベクトル回帰(Support Vector Regression, SVR)の理論が大体脳内整理出来たので、実践もしたいぞと、そしてちょいとpythonを使う別件があるので、慣れの意味も込めてR言語ではなくpythonとその機械学習ライブラリであるscikit-learnを使ってやるぞとそういうことです。 scikit-learn自体のインストールはこの記事の最下部にある日本語のLINKを見れば良いと思う。 俺はpip使ってインストールしたような気がするけど、なにぶんずいぶんと昔なので忘れてしまった。pipで入れるなら pip install scikit-learnでOK。裏でコンパイルが走っていたような記憶があるので、C++のコンパイラいれておかないとだめかも。 windows用のバイナリファイルだと Scikit Learn - Browse Files at SourceF
How to download a file over HTTP?
I have a small utility that I use to download an MP3 file from a website on a schedule and then builds/updates a podcast XML file which I've added to iTunes. The text processing that creates/updates the XML file is written in Python. However, I use wget inside a Windows .bat file to download the actual MP3 file. I would prefer to have the entire utility written in Python. I struggled to find a way
Bottle: Python Web Framework — Bottle 0.13-dev documentation
Bottle: Python Web Framework¶ Bottle is a fast, simple and lightweight WSGI micro web-framework for Python. It is distributed as a single file module and has no dependencies other than the Python Standard Library. Routing: Requests to function-call mapping with support for clean and dynamic URLs. Templates: Fast and pythonic built-in template engine and support for mako, jinja2 and cheetah templat
PythonのWebフレームワーク６種をかんたんに紹介 - モジログ
１月に「Pythonを始めるなら、１ファイルの軽量Webフレームワーク「Bottle」がおすすめ」というのを書いたところ、なかなか反響が大きかった。そこで今回は、私がいくらか使ったことがあるPythonのWebフレームワーク６種について、かんたんに紹介するというのをやってみたい。コメントは、私のごく主観的な印象に基づいている。 Bottle（ボトル） http://bottlepy.org/ 「bottle.py」という１ファイルだけでできている。環境構築が不要なので、Python入門に最適。１ファイルに全部入っているので、組み込むのも容易だし、依存リスクもないので、実用にもいいと思う。これだけシンプルなのは、生存戦略としても強い。 CherryPy（チェリーパイ） http://cherrypy.org/ Bottleより大きいが、外部依存がないので、これも環境構築不要で、Python入
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Frequency Analysis in Python
python zero crossing pitch detection program works weird way - Stack Overflow
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
Convert base-2 binary number string to int
Store output of subprocess.Popen call in a string
http://www17.atpages.jp/~lambda7/py/decorator.html
What does the "at" (@) symbol do in Python?