ディレイとリバーブ - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今回は、サウンドエフェクトのアルゴリズムであるディレイとリバーブを試してみます。私は、PCで音楽を聴くとき、いつもコンサートホールのサウンドエフェクトをかけて聴いていますがそれと同じ効果を自分で実装してみたいと思います。サウンドエフェクトをかけながら音楽を聴くと原曲とはちょっと違った感じで楽しいです。 ディレイ まず、ディレイですが、これは現在の時刻の音に過去の音を重ね合わせるサウンドエフェクトです。やまびこみたいな効果ですね。ヤッホー、ヤッホー、ヤッホー（だんだん音は小さくなる）みたいなイメージ。実際に聴いてもらった方がイメージがつかみやすいのでサンプル音声を作ってみました。 こんな感じで最初の音声が遅れて（ディレイ）何度か再生されます。声の主は某動画サイトで大人気のゆっくりさんです。棒読みちゃんという音声合成ソフトで作って見ました。
高速フーリエ変換（FFT） - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今回は、高速フーリエ変換（FFT）を試してみます。FFTとはFinal Fantasy Tactics Fast Fourier Transformの略でその名の通り、前回の離散フーリエ変換（DFT）を大幅に高速化したしたアルゴリズムです。一般にフーリエ変換といったらFFTが使われるようです。DFTは自分で公式に忠実に実装してみましたが、FFTはPythonのnumpyやscipyに実装があるのでそれを使ってみます。numpyの実装はnumpy.fft.fftでscipyの実装はscipy.fftpack.fftです。使い方はほとんど同じですが、この記事によるとscipyの実装の方が高速とのこと。scipy版には他にもいろいろ関数があります。おいおい使っていきたいと思います。 #coding:utf-8 import wave impor
人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
牌語備忘録 -pygo
前置き やり方 Automator.app で『今日の日付を挿入』を作成 システム環境設定のキーボードショートカットに登録 実行結果の例 前置き macOS標準の日本語入力だと「きょう」を変換すると『2025/06/14』などとスラッシュ区切りにしかできない やり方 Automator.app で『今日の日付を挿入』を作成 新規作成で『クイックアクション』 『シェルスクリプトを実行』 好みの形式の日付でdateコマンドを出力 例『date "+%Y-%m-%d"』 『今日の日付を挿入』などと名前をつけて保存 システム環境設定のキーボードショートカットに登録 システム環境設定で キーボード→キーボードショートカット→サービス→テキスト→『今日の日付を挿入』 にキーボードショートカットを登録 （※Automator.appで作ったworkflowが サービス→テキストの中に追加されている） 実
NodeBoxを真面目に勉強開始 - 強火で進め
NodeBox | Home http://nodebox.net/code/index.php/Home NodeBoxというPythonで作られたメディアアート系のグラフィック作成ツールが有ります(OSはMacのみ対応)。 前にもちょっと触った事が有るのですが今回、ちょっと本格的に使い始めようと勉強を始めました。NodeBoxは現在、バージョン2が作成中みたいですがまだβですし、バージョン1の方が情報が多いだろうという判断でこちらにしました。 まずは簡単にどんなツールなのか紹介。 最終的な出力としては画面に表示する他に「画像ファイル(PDF/EPS/PNG/TIFF/JPEG/GIF)に保存」「動画ファイル(Quick Time)に保存」が可能です。 メインの画面はこんな感じです。 ここが描画結果が表示されます。 描画結果のサイズはここで倍率を変更出来ます。ディスプレイのサイズが小さい
NodeBox | Home
Welcome to NodeBox NodeBox is a Mac OS X application that lets you create 2D visuals (static, animated or interactive) using Python programming code and export them as a PDF or a QuickTime movie. NodeBox is free and well-documented. Read more » Download NodeBox for Mac OS X (version 1.9.5) Universal Binary Compatible with Mac OS X 10.5 (Leopard) and 10.6 (Snow Leopard) Mac OS X Lion (10.7) and Mou
クラスカルのアルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
昨年からはじめたアルゴリズムイントロダクションの輪講も終盤に差し掛かり、残すところ数章となりました。今週は第23章の最小全域木でした。辺に重みのあるグラフで全域木を張るとき、その全域木を構成する辺の合計コストが最小の組み合わせが最小全域木です。 アルゴリズムイントロダクションでは、クラスカルのアルゴリズム、プリムのアルゴリズムの二点が紹介されています。いずれも20世紀半ばに発見された古典的なアルゴリズムです。 二つのうち前者、クラスカルのアルゴリズムは、コスト最小の辺から順番にみていって、その辺を選んだことで閉路が構成されなければ、それは安全な辺であるとみなし、最小全域木を構成する辺のひとつとして選択します。これを繰り返しているうちに最小全域木が構成されるというアルゴリズムです。 今日はクラスカルのアルゴリズムを Python で実装してみました。扱うグラフは書籍の例を使ってみました。以下
Python入門者に贈る16の鍵 « python練習帳
このエントリーは、Python入門者と、Python入門予備軍の方を対象としています。 どうしてPythonやるの？ Pythonって覚えやすい言語なんです。といっても、それなりに使いこなせるようになるには、数十時間程度はかかるわけです。なんとなく・・で勉強するなら、やらないほうがましです。ちゃんと、自分なりの目標を設定してから勉強しましょう。私の目標は、2011年中に、Pythonで日本国内でそこそこ有名になることです。そこそこでいいです。pythonでぐぐって10番ぐらいに表示されれば満足です。それぐらい有名になったら、来年はPythonで仕事しつつ、他のこと勉強してると思います。 実は世界的にはPHPより人気がある Pythonは、Java、C、C++に次いで人気のある言語です。決してマイナー言語ではありません。 2011年2月のランキング GoogleAppEngineで使える ク
映画「The Social Network」の脚本をNLTKで解析して遊んでみた - ぬいぐるみライフ？
※この記事には映画「The Social Network」のネタバレがそれなりに含まれています．これから映画を観る予定の方は逃げた方が賢明です． 最近ブログで宣言した通り，入門 自然言語処理を読みつつPythonのNLTK(Natural Language ToolKit)を使った自然言語処理について勉強中．入門 自然言語処理はPythonをロクに触ったことがない私でもちゃんと理解しながら読み進められるようになっているのが嬉しい． ところで，少し前に映画「The Social Network (ソーシャル・ネットワーク)」を観て，登場人物の台詞や行動がなかなか面白くて気に入ったのだけど，この脚本が映画の公式サイトで公開されていることを最近知った．映画の脚本となると，特徴的な表現が多く文章数もそれなりにあるので，興味深いコーパスになり得るのではないかと思う． というわけで，NLTK習い立ての
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
やる夫と Python で学ぶ Twitter の OAuth - 宇宙行きたい
OAuth 調べてみたら難しくて理解出来なかったので， Python で標準ライブラリだけで 1 から書いてみました． ／ ＼ ／ _ノ ヽ､_ ＼ ／ oﾟ(（●）) (（●）)ﾟo ＼ twitter の OAuth 難しいお… | （__人__）' | ＼ ｀⌒´ ／ ＿＿＿_ ／⌒ ⌒＼ ／（ ●） （●）＼ ／::::::⌒（__人__）⌒::::: ＼ だからやる夫でやるお！ | |r┬-| | ＼ `ー'´ ／ Python のサンプルコードを付けていますが， 上から順に読めるようにおもいっきり手続き型で書いています． コメントで実際の処理の説明を書いています． Consumer Key と Consumer Secret の入手 ／￣￣＼ ／ u ＼ .＿＿＿_ |:
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