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プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
統計的声質変換 (2) ボイスチェンジャーを作ろう - 人工知能に関する断創録
統計的声質変換 (1) ロードマップ（2015/2/11）の続き。 統計的声質変換の第二回ということでまずは統計的じゃない声質変換の枠組みで簡単なボイスチェンジャーを作ってみたい。いきなり本題とずれているけれどここをしっかり理解できていないと統計的な方はまったく歯が立たないため整理しておきたい。 ソース・フィルタモデル 人間の音声は、ノドの声帯を振動させたブザー音が声道、口、唇を通過することで出てくる仕組みになっている。これを数学的にモデル化したのがソース・フィルタモデル。 http://www.kumikomi.net/archives/2010/08/ep30gose.php から引用 このモデルでは、音源にあたるブザー音を作り出し、ブザー音をディジタルフィルタに通すことで音声を作る。音源のパラメータとして声の高さを表すピッチ、声道のパラメータとしてメルケプストラムというのがよく使われ
Text Processing in Python (a book)
A couple of you make donations each month (out of about a thousand of you reading the text each week). Tragedy of the commons and all that... but if some more of you would donate a few bucks, that would be great support of the author. In a community spirit (and with permission of my publisher), I am making my book available to the Python community. Minor corrections can be made to later printings,
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