リアルタイム声質変換ライブラリ「Realtime Yukarin」を公開しました
はじめにリアルタイム声質変換アプリケーション、Realtime Yukarinを開発し、 OSS（オープンソースソフトウェア）として公開しました。 ここで言う声質変換とは、「誰でも好きな声になれる」技術のことを指します。 好きな声になれる声質変換は夢があって流行りそうなのですが、まだ全然普及していないと思います。 それは現時点で、声質変換を実際にリアルタイムで使えるフリーな仕組みが無いためだと考えました。 そこで、自由に使えるリアルタイム声質変換アプリケーションを作り、ソースコードと合わせて公開しました。 声質変換とは声を変える方法で有名なのは、声の高さや音色を変える手法、いわゆるボイスチェンジャーです。 既存のボイスチェンジャーは、元の声を起点として、変換パラメータを自分で調整する必要があります。 一方ここでの声質変換は、元の声と好きな声を用いて機械学習し、変換パラメータを自動で調整しま
Googleの新アプリが凄すぎる。リアルタイム文字変換の精度がエグい
Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you. Googleの新アプリが凄すぎる。リアルタイム文字変換の精度がエグいGoogleの音声文字変換のAndroidアプリ「Live Transcribe」がすごいのです。YouTubeなどの音源までをも機械学習で取り込み、字幕の精度をあげている同社。今後の展開は、Gmail、Google Driveなどを運営するG Suiteと一緒にビジネス展開もありえるかも…！？
架空のアイドルを自動生成しまくる「アイドル生成AI」が誕生、どこかで見たことがあるようなないような顔が生成されまくり
京都大学発の人工知能(AI)ベンチャー「データグリッド」が、架空のアイドルを自動生成可能なAIの開発に成功しています。 クリエイティブAI開発のデータグリッド、アイドル自動生成AIを開発 | 株式会社データグリッド https://datagrid.co.jp/news0.html データグリッドが、ディープラーニングを応用したGAN(敵対的生成ネットワーク)を用いることで、1024×1024という高解像度で架空のアイドルの顔画像を安定して生成することができるAIの開発に成功したことを発表しました。GANを用いたAIにアイドルの顔写真を学習させることで、AIはアイドルの顔の特徴を捉えることが可能となり、これをもとに架空のアイドルの顔写真を生成できるようになっています。 実際にAIが架空のアイドルの顔画像を安定して生成しまくる様子は以下のムービーで見ることができます。既存のアイドルの顔写真を
ゴールドマン・サックス、 自動化でトレーダー大幅減 3割がエンジニアに
As Goldman Embraces Automation, Even the Masters of the Universe Are Threatened ゴールドマン・サックス、 自動化でトレーダー大幅減 3割がエンジニアに 世界最大級の投資銀行ゴールドマン・サックスは金融取引の自動化を進め、全社員の3分の1がエンジニアになった。2000年には600人いたニューヨーク本社の株式トレーダーは、今では2人しかいない。 by Nanette Byrnes2017.02.08 4844 3578 345 3 ニューヨークにあるゴールドマン・サックス本社の米国株の取引部門には、最盛期の2000年に600人のトレーダーが在籍し、大口顧客の投資銀行の注文に応じ、株を売買していた。現在、この部門にはたった2人しか残っていない。 株式売買の自動化プログラムが、他のトレーダーの職を奪ったのだ。プログラム
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
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「線画に自動で着色してくれるサービス」が爆誕、あまりの精度の高さに「もう自分で塗る必要ないじゃん…」
