3000円の液晶付きAIカメラでオフライン転移学習する #M5StickV - Qiita
はじめに 液晶ディスプレイ・カメラ・マイク・深層学習用推論モジュールなどを搭載し、約3000円で入手できるAIカメラである M5Stack社の M5StickV を利用して、デバイス単独で画像のリアルタイム学習・推論を行う拙作アプリ Brownie の実装について説明します。 下記が Brownie の動作の一例です。パー、グー、チョキの順に１回ずつ学習していくと、それぞれがだんだん識別できるように学習されていく様子が分かると思います。 Brownie Learn で、まっさらな状態から少しずつじゃんけんを学習していく様子です。数字が小さいほど自信ありです(登録時の画像の特徴ベクトルとの距離の2乗)。 https://t.co/GX1jR1mbJ8 #M5StickV pic.twitter.com/nrvSSGpyHN — ミクミンP/Kazuhiro Sasao (@ksasao) A
HEARTalk で自然な応答システムを作る - Qiita
YAHAMAが開発した自然応答技術「HEARTalk(ハートーク)」を実装した、HEARTalk UU-001 または HEARTalk UU-002というモジュールを利用すると、簡単にいい感じの(相手の会話の韻律に合わせた)相づちを返すシステムを作ることができます。人間は、「うん」「はい」などの相づちを打つ際、相手の話し方に応じて無意識に声の高さなどを変えた返答をしているようです。それをハードウェアで実現しているのが、HEARTalk UU シリーズです。HEARTalk は会話時にドミナントモーションとなるようにあらかじめ登録した音声ファイルを選択して再生を行います。 HEARTalk と、既存の音声認識と組み合わせることで、相づちを返している裏で応答文を生成して、会話を滑らかに行うシステムを作ることが可能です。 HEARTalkと音声認識を組み合わせてヒミツのクマちゃんと会話が成立し
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