taku-SH @taku__SH 今週発売のグランドジャンプから。 石川さんがあれだけ説明しても、世間一般の理解度はこんなもんなのか。。。 これ以上何を説明すれば、正しく理解出来るというのだろう? #KuToo pic.twitter.com/vkc00DKq1n
◆ まだトリエンナーレの悪夢を見る ――ご無沙汰しております。津田さんは、ジャーナリズムとアカデミズムの垣根を超えて、ネット、音楽、社会問題など多方面で旺盛に活躍している稀有な書き手のひとりだと思います。リベラルの論客でありながら、会社経営者でもあるという背景も興味深く、一度しっかりお話をお聞きしたいと思っていましたが、まずは、今回の「あいちトリエンナーレ2019」について伺います。閉幕までお疲れさまでした。 津田 ありがとうございます。残務も結構ありますし、終わった実感はあまりなくて、毎日まだトリエンナーレに関係する悪夢を見ます。会期中はそれだけ緊張状態にあったんだな、と。 ――8月1日から10月14日、75日間の会期を振り返って、いかがでしたか。 津田 毎日予想もつかないようなトラブルが尋常じゃない量降りかかってくる感じで、昼夜問わずその対応に明け暮れていました。飛行機に例えれば、離陸
楽曲を最大5トラック(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他)に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ(ヴォーカル/その他の伴奏) 4つ(ヴォーカル/ドラム/ベース/その他) 5つ(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他) 実行例: https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple
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