機械学習でギターアンプをモデリングする - Qiita
2018/2/6追記 Twitter等で質問を頂いたので、その回答などを末尾に補足として追記しました。 2018/2/9追記 ソースコードを公開しました。 https://github.com/coz-a/Audio-Effect-Replicator サマリ LSTMを使って、ギターアンプの音をシミュレートした。 はじめに 昨年の夏にCNNを使ったギター画像の分類にチャレンジしましたが、引き続きギター関連のネタです。今回は音で遊びます。 ご存知の方が多いかと思いますが、さまざまな音源で聞けるエレクトリック・ギターの音は、通常、ギターアンプから出た音です。ギターの出力を直接ミキサーやパソコンのオーディオIFに入力して録音しても、所謂「エレキギターの音」にはなりません。ギターの信号が、アンプの真空管やスピーカーを通して歪むことで、初めてエレキギターらしい音になるのです。 このアンプの歪みをシ
Dealing with Imbalanced Classes in Machine Learning
IntroductionMost real-world classification problems display some level of class imbalance, which is when each class does not make up an equal portion of your data-set. It is important to properly adjust your metrics and methods to adjust for your goals. If this is not done, you may end up optimizing for a meaningless metric in the context of your use case. For example, suppose you have two classes
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