深層学習を使って楽曲のアーティスト分類をやってみた！ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 深層学習を使った音声データによる楽曲分類を実施しました！楽曲の特徴を表すメル周波数スペクトログラムを用いて、その楽曲のアーティストを推定します。 こんにちは、アナリティクスサービス本部の井出です。 今回のブログは、音声データをテーマとして取り上げ、 音声データの特徴量 深層学習による楽曲のアーティスト分類 についてご紹介します。 ブレインパッドでは、深層学習の技術を駆使した活用事例が増えてきています。特に、画像認識の分野における活用事例は多く、当社の公開されている事例だけでも以下のようなものがあります。 ブレインパッド、キユーピーの食品工場における不良品の検知をディープラーニングによる画像解析で支援 八千代エンジニヤリングとブレインパッド、洪水を安全に流す役割を担う河川のコンクリート護岸の
Girl Friend Factory - 機械学習で彼女を創る - - Qiita
指定した属性を持つ彼女を生成する機械学習を行い、それを使用したデモを開発しました。 初めまして、ドワンゴ2016年新卒の@Hiroshiba です。私は普段、今流行りのディープラーニング技術を使った研究をしています。この技術の表現力は過去の色んな機械学習に比べてとても優秀で、去年の今頃なんかにはDCGANという画像生成系の研究に革命を起こした手法を使って、様々な顔イラストを自動生成する記事が人気を集めました。 DCGANとは 今回作成したデモで用いた技術であるDCGANについて軽く触れておきます（図Ａ）。そもそもDCGANはDeep Convolutional GAN（≒深層GAN）の略です。更にGANはGenerative Adversarial Networkの略で、その名の通り、本物に近い画像を生成する生成器と、画像が本物か判別する判別器が敵対（Adversarial）して学習が進行
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