【Ver.2.3に改訂】ChatGPT英語例文自動添削プロンプト（GPT-3.5でも日本語対話が可能になりました）
このプロンプトはVer.3に改訂し、別記事に掲載しました。Ver.3では、ユーザーが学びたい語彙を指定すると、すぐにChatGPTが定義・連語・例文・類義語などを提示するようにしました。 【Ver. 3に改訂】 学術英語語彙の使い方を学ぶためのChatGPTプロンプト https://yanase-yosuke.blogspot.com/2023/10/ver-3-chatgpt.html ただしChatGPTと日本語で対話したい方は、こちらのVer.2.3をお使いください。 ■ 効果- 以下で紹介するChatGPT (GPT-3.5) のプロンプトは、英語での対話を通じて、英語の学術的な語彙の使い方を教えてくれます。 - ChatGPTは、利用者が作成した英文の正しさや適切性について英語で説明してくれますし、利用者はその説明についていくらでも質問をすることができます。その結果、その語彙の
なぜフットスイッチを入れたら仕事の効率が2割増になったのか考えてみる - 勝間和代が徹底的にマニアックな話をアップするブログ
とにかく最近の私のマイブームはフットスイッチです。こちらにブログを書いたところやけにバズりました。 katsumakazuyo.hatenablog.com 実はこの時点からさらにTABキーを増やしたかったので、もうひとつだけ買い足して7つになっています。 今7つはそれぞれ左からこのような形で、キーがアサインされています。 Googleドキュメント音声入力トグル(Shift+CTRL+S) 改行 TAB BS 、 。 Google Chrome VoiceIn音声入力トグル (Shift+CTRL+9) そしてこれを入れたら本当にびっくりするぐらい仕事が早く終わるようになりました。なぜそんなに早く終わるようになったかということを考えたのですが、結局これまでは その１ 安定しているけれども句読点があまり上手に入らない Google 音声入力 その２ 不安定だけれども句読点はそこそこちゃんと入
Shinnosuke Takamichi (高道 慎之介) - jvs_corpus
This corpus consists of Japanese text (transcripts) and multi-speaker voice data. The specification is as follows. 100 professional speakers Each speaker utters: "parallel100" ... 100 reading-style utterances that are common among speakers "nonpara30" ... 30 reading-style utterances that are completely different among speakers "whisper10" ... 10 whispered utterances "falsetto10" ... 10 falsetto ut
誰の声でも100人の声に変えられる声変換システム - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
著者の声を録画・録音して声を変換し元の映像と組み合わせてみた映像です。 このときの変換元の音声は撮影用のスマートフォンで録音しており、部屋の残響が含まれるなど声が少し不鮮明になる収録環境ですが、それでもしっかり声変換できていることがわかると思います。 概要 Dwango Media Villageの廣芝です。 誰の声でも狙った複数の人の声に変えることができる声変換システムを開発し、実際に声を変えることができるデモページを公開しました。 (2022年5月 SeirenVoiceシリーズの製品化に伴いデモページは終了しました。) この記事では、声変換技術を研究開発する際に取り組んだ課題について紹介します。 声の変換技術には、リアルタイム性と品質のトレードオフがあります。 既存の声変換システムはリアルタイム性を重視する傾向がある一方、品質を重視したものはあまり見かけません。 品質を優先した声変換
SoundFlowerとwriter.appを使った、自動文字起こし術決定版｜平野太一
文字起こしは、記事をつくる上で大事な工程のひとつ。 でも取材が終わった瞬間に、取材に行く前にやっていた“すぐにやらなければいけない仕事”をやったり、他の人から頼まれたタスクをやっているうちに、文字起こしがどんどん後回しになって億劫に。それなら、早いうちにクラウドワークスに出した方が効率がいいなと思って、ここ最近はそうしていました。 ・・・ そんなとき、こんなツイートを目にして、文字起こしを自動化できるかもしれない…！と思い、さっそく試してみました。 紹介されていたのは、「SoundFlower」と「Google Docs」の2つのツール。 ■ SoundFlower : https://github.com/mattingalls/Soundflower/releases ■ Google Docs : https://docs.google.com/ SoundFlowerの導入について
音声入力でどのようにブログを書いているのか｜けんすう｜note
今年にはいってから音声入力でブログを書いているのですが、どんな感じでやっているかというものを、まとめてみたいと思います。 と言ってもそんな大したことはやっていません。 単純にAndroid端末でGoogleの音声入力を使って入力しているだけです。iOSでもそんなに精度悪くないんですけど、Googleさんのほうが良い気がしています。 まずやり方ですが、僕は最初に下書きを Google Keep に入れています。 ちょっと特殊なことをやっている点は、Google Keepを立ち上げるのをショートカットで簡単にしているぐらいです。Nova Launcerというアプリを使うことで、ホーム画面でダブルタップをすればGoogle Keep をすぐに立ち上げるように設定できます。これがあれば、思い立った時にすぐにメモを取ることができるので便利です。 音声入力の良さはやはり入力スピードの速さです。一般的に
JSUT (Japanese speech corpus of Saruwatari Lab, University of Tokyo) - Shinnosuke Takamichi
JSUT (Japanese speech corpus of Saruwatari-lab., University of Tokyo) The JSUT Collection is Japanese speech corpora connecting speech, song, and audio events. The JSUT corpus is a part of the JSUT Collection. JSUT コレクションは，声・歌・音声模倣をつなげるための音声コーパスです．このJSUT コーパスは，JSUT コレクションの一部です． This corpus consists of Japanese text (transcription) and reading-style audio. The audio data is sampled at 48kHz and rec
音声処理プログラミング言語、Faustの紹介 | Matsuura Tomoya|松浦知也
音声処理プログラミング言語、Faustの紹介published: 2016-12-01 last modified: 2023-01-25 この記事はFaust(多分ひとり)Advent Calenderの1日目の記事です。 さて、やろうと思っていて中々出来てなかったFaustの紹介ですが、この際Advent Calenderでまとめて紹介して行こうと思います。 今回はFaustの全体的な紹介です。 この記事の流れ FaustとはFunctional-AUdio-STreamの略で、フランスの音響研究所GRAMEが中心になって2004年頃から開発を続けている関数型音声処理言語です。 このAdventCalenderではFaustの紹介からtips、応用的な使い方までできるだけ網羅的にFaustについての記事を書いていきます。 この記事での紹介はJUCE Summit 2015でのOlive
Google、音声認識システム訓練用データセットをオープンソースで提供
Googleが、クラウドソーシングで集めた6万5000件の短い英単語の音声録音のデータセット「Speech Commands Dataset」をオープンソースで公開した。Mozillaも年内の1万時間分のデータ公開を目指している。 米Googleは8月24日（現地時間）、音声認識機能搭載アプリ開発向けの基本的な音声命令のデータセット「Speech Commands Dataset」をオープンソースで公開したと発表した。公式ブログ内のリンクをクリックすると圧縮ファイルをダウンロードできる。 Speech Commands Datasetは、同社の機械学習ライブラリ「TensorFlow」を手掛けるチームと、人工知能（AI）向けハードウェアキット提供プロジェクト「AIY（Artificial Intelligence Yourself） Projects」チームが共同で開発したもの。 データは
音声認識で文字起こしをしてみた - OTOBANK Engineering Blog
こんにちわ。@mrtryです。 今月の頭に、地元に帰る用事があり、先月のブログで書いたまつりやという回転寿司にいってきました。 いっぱい食べました。めっちゃ美味しかったです…！ さて今回は、先日社内LT(Teck Talk)で発表した内容を記事にしてみました。 音声認識を利用して、取材で録音した音声を自動的に文字起こしすることはできるのかというテーマで発表しました。 この話の背景 ある日、弊社の新刊JPの記者さんと飲んでいた時のことです。 記者さんが、「取材をするとき、基本ICレコーダーで録音しておいて、あとで聞きながら文字に起こしたりするんだけど、結構面倒だし、外注したりもするんだよね。プログラムでいい感じにならないですか？」と言われました。 その話を聞いて、「音声認識でイケそうな気がしますね〜。やってみますね〜。」と答えたので、ちょっと試してみました。 音声認識とは そもそも、音声認識
人間の発言を自由自在に書き換える音声版Photoshop「VoCo」をAdobeが発表
Adobeがアメリカ・サンディエゴで開催した開発者会議「Adobe MAX 2016」で、テキストを切り貼りしたり文字をテキスト入力することで、発言者の音声を自由自在に変えることのできるツール「VoCo」を発表しました。「画像」を自由自在に修正・変更できるPhotoshopに対して、「音声」を自由自在に修正・変更できる「音声版Photoshop」とでも言うべき仕上がりになっています。 VoCoがどのような技術なのかは以下のムービーを見れば一発で理解できます。 VoCo. Adobe MAX 2016 (Sneak Peeks) | Adobe Creative Cloud - YouTube VoCoを発表するのはZeyu Jin(ジユ・ジン)氏。 映像左端に座るマイケルさんの音声をサンプルとして使います。 マイケルさんとの会話の中から「犬にキスをしてから、妻にキスするんだ」というジョーク
Neural Network Learns to Generate Voice (RNN/LSTM)
[VOLUME WARNING] This is what happens when you throw raw audio (which happens to be a cute voice) into a neural network and then tell it to spit out what it's learned. This is a recurrent neural network (LSTM type) with 3 layers of 680 neurons each, trying to find patterns in audio and reproduce them as well as it can. It's not a particularly big network considering the complexity and size of the
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オジサンも美少女声になれる? VTuberから注目Roland「VT-4」の魔力【小寺信良の週刊 Electric Zooma!】
Google、動画で群衆の騒音のなかから1人の音声を分離する技術
Mozilla Common Voice
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GitHub - petewarden/open-speech-recording: Web application to record speech for an open data set
Overdub: fix audio mistakes by typing | AI voice generation for editing