AIで複数の同時音声を分離、再現率は驚異の90％
三菱電機は研究成果披露会で、同社独自のAI技術「ディープクラスタリング」を用いた音声分離技術を発表した。この技術では、マイク1本で録音した複数話者の同時音声を分離し、きれいに再現できる。従来の技術では原音再現率が51％だったが、三菱電機の音声分離技術の場合90％以上となる。 答えではなく、解き方を学ぶ スマートフォンやカーナビなどの音声認識機能は、雑音や複数の人の声が混じると正しく機能しないことが多い。音を聞き分けて再現する技術自体は既に存在するが、精度の面でまだ十分とはいえない。マイク1本で取得した音声を分離し再現する技術の場合は特にだ。 三菱電機が同社独自のAI技術「ディープクラスタリング」を用い、音声分離技術を開発したのにはこのような背景がある。三菱電機は2017年5月24日の研究成果発表会で、マイク1本で録音した複数話者の同時音声を分離し、きれいに再現する様子を披露した。 ディープ
機械学習の時間を100分の1へ、インテルAIの戦略
機械学習の時間を100分の1へ、インテルAIの戦略：Nervanaプラットフォーム（1/2 ページ） インテルは2016年12月9日、米国で開催した人工知能（AI）に関するイベント「AI Day」で発表した内容をもとに、AI事業に向けた戦略について説明会を開催した。2016年8月に買収したNervana Systemsの技術をベースとしたAI製品群を展開し、2020年にマシンラーニング（機械学習）における時間を現行の最速ソリューションと比較して100分の1に短縮することを目指す。 人間の能力を上回る「ディープラーニング」 インテルは2016年12月9日、米国で開催した人工知能（AI）に関するイベント「AI Day」で発表した内容をもとに、AI事業に向けた戦略について説明会を開催した。 同社アジアパシフィック・ジャパン担当HPCディレクターの根岸史季氏は、まずAIの分類について説明する。AI
量子コンピュータ実現に向け大きな前進――超大規模量子もつれの作成に成功
東京大学大学院工学系研究科の古澤明教授らは、光での量子もつれ生成を時間的に多重化する新手法を用いて、従来に比べ1000倍以上となる1万6000個以上の量子がもつれ合った超大規模量子もつれの生成に成功したと発表した。古澤氏は「量子コンピュータ実現に向け、大きな課題の1つだった『量子もつれの大規模化』に関しては、解決された」とする。 東京大学大学院工学系研究科の古澤明教授らは2013年11月18日、光での量子もつれ生成を時間的に多重化する新手法を用いて、従来に比べ1000倍以上となる1万6000個以上の量子がもつれ合った超大規模量子もつれの生成に成功したと発表した。量子コンピュータの実現に向け超大規模量子もつれが不可欠とされ、古澤氏は「今回の成果により、量子コンピュータ研究は新たな時代に突入した」という。 これまで最高14量子間だったところ、一気に1万6000量子間の量子もつれの生成を実現 実
マイコン評価ボード「mbed」、高速プロトタイピングがなぜ可能なのか
マイコン評価ボード「mbed」、高速プロトタイピングがなぜ可能なのか：組み込み技術（1/2 ページ） マイコンメーカー各社は、マイコンの評価ボードを使いやすくするために工夫してきた。USBでPCにつながるようになっていて、開発ツールも付属するものが多い。しかし、それでも使いやすいとは言いにくいのが現状だ。 マイコンメーカー各社は、マイコンの評価ボードを使いやすくするために工夫してきた。USBでPCにつながるようになっていて、開発ツールも付属するものが多い。登録ユーザー向けに無償ダウンロードで開発ツールを提供するメーカーもある。しかし、それでも使いやすいとは言いにくいのが現状だ。 開発ツールは使い始めが面倒だ 使いやすくないのは、面倒な作業が幾つか残っているからだ。まず、開発ツールをPCにインストールしなければならない。自分のPCのOSに開発ツールが対応していない場合は、PCを新たに用意する
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