ディープラーニング で音声データのノイズリダクション 〜 その② - kouohhashi's tech blog
音声のノイズリダクション、その２です。 今回はRNNoiseを試してみました。RNNoiseはJean-Marc ValinさんがMozillaにいた時に公開したオープンソースソストウェアで、ディープラーニングと昔ながらのDSP（デジタルシグナルプロセッシング）の手法を組み合わせているのが特徴です。 折角なので翻訳（意訳）してみることにします。 原文はこちら RNNoiseとは このデモはRNNoiseプロジェクトがどのようにディープラーニングを使って音声のノイズ除去を行っているのかを説明します。核となるアイデアは、従来からあるシグナルプロセッシングとディープラーニングを組み合わせることで、軽量かつ高速で、リアルタイムで使えるノイズ除去アルゴリズムを作ることです。GPUは必要ありません。Raspberry Piでも簡単に動作し、簡単でかつ従来のノイズ除去システムより良い結果を出します。 ノ
時系列データ：隠れマルコフモデルの基礎と、リカレントネットの台等 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 隠れマルコフモデル 確率分布として考える 隠れていないマルコフモデル 隠れマルコフモデル 隠れマルコフモデルの学習 隠れマルコフモデルでの予測 隠れマルコフモデルで何ができるか リカレントネット リカレントネットの構造 時間方向への展開 深層学習について 記事 はじめに 隠れマルコフモデルでは、時系列的に変動するデータを確率的なモデルで表現します。 通常の機械学習手法（例えばサポートベクターマシン）などでは、データは各時刻毎に独立したデータであると仮定しており、そのデータの順番に意味がないという前提を持っています。（厳密には更に強く仮定をし、各データ点はある一つの確率分布から生起しているとし、各データ点同士は独立であるとする。これを独立同分布に従うデータと言う。） 一方で隠れマルコフモデルでは、データの変動（隠れマルコフモデルでは遷移と呼ぶ）が確率的に起こっているとしてその部分を
KerasでCNNを簡単に構築 - Qiita
from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D from tensorflow.keras.layers import MaxPool2D from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from tensorflow.keras.utils import plot_model, to_categorical from keras.callbacks import TensorBoard from keras.datasets import cifar10 Sequential
Girl Friend Factory - 機械学習で彼女を創る - - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 C
今更聞けないLSTMの基本 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングで畳込みニューラルネットに並ぶ重要な要素のであるLong Short-Term Memoryについて、その基本を解説します。 LSTMとは リカレントニューラルネットワーク LSTMの役割 LSTMの計算 Output Gate Input GateとForget Gate Forget Gate Input Gate LSTMの肝であるMemory Cell周辺 Forget Gate側の出来事 Input Gate側での出来事 Cellの手前での出来事 出力付近の話 LSTMの役割 セル付近の役割 Forget Gateが過去の情報をどれだけ保持するか決める 全体を通しての役割 最後に LSTMとは LSTMとはLong Short-Term Memoryの略です。 short-term memoryとは短期記憶のことであり、短期記憶を長期に渡って活用することを可能に
定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴 畳み込みとは 合成性 移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素 ゼロパディング（zero padding） ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する 参考 近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。 コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。 そのコンペティシ
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Kerasによる、ものすごくシンプルな深層学習の例 - Qiita