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この記事について この記事は、Docker Desktopのチュートリアルを和訳したものです。 公式のチュートリアルなので、安心して、かつ効率的に学習することができます。 Docker DesktopからDocker Hub、Docker Composeまで網羅されているので、初学者がDockerに初めて触れたり、中級者が基礎を振り返るのに最適です。 翻訳元のチュートリアルは、2021/10/7時点で最新のものです。長い時間が経過している場合、情報が古くなっている場合がございますのでご注意ください。 読者に誤解を与えない部分は、読みやすさを重視して適宜意訳しています。 DeepL等を使用して推敲は行っていますが、間違っているところやより良い表現があれば、編集リクエストをお願いいたします。 翻訳元 getting-started : https://github.com/docker/get

LINEの開発組織のそれぞれの部門やプロジェクトについて、その役割や体制、技術スタック、今後の課題やロードマップなどを具体的に紹介していく「Team & Project」シリーズ。 今回は、LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームについて紹介します。Z PartチームのWonpill Seo、井出真広、Javier Luca de Tena、河村勇人に話を聞きました。 ―― まず、自己紹介をお願いします。 Wonpill：LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用を担当しているZ Partチームでマネージャーとして働いています。 井出：今所属しているZ Partでは、主にMessaging platformで利用しているRedisクラスタの運用やRe

著者の声を録画・録音して声を変換し元の映像と組み合わせてみた映像です。 このときの変換元の音声は撮影用のスマートフォンで録音しており、部屋の残響が含まれるなど声が少し不鮮明になる収録環境ですが、それでもしっかり声変換できていることがわかると思います。 概要Dwango Media Villageの廣芝です。誰の声でも狙った複数の人の声に変えることができる声変換システムを開発し、実際に声を変えることができるデモページを公開しました。この記事では、声変換技術を研究開発する際に取り組んだ課題について紹介します。 声変換声の変換技術には、リアルタイム性と品質のトレードオフがあります。既存の声変換システムはリアルタイム性を重視する傾向がある一方、品質を重視したものはあまり見かけません。品質を優先した声変換システムがあると応用の幅が広がると思い、研究開発に挑戦しました。 声変換を含む音声合成の品質は、