統計的声質変換クッソムズすぎワロタ（チュートリアル編） | LESS IS MORE
はじめに こんばんは。統計的声質変換（以降、簡単に声質変換と書きます）って面白いなーと思っているのですが、興味を持つ人が増えたらいいなと思い、今回は簡単なチュートリアルを書いてみます。間違っている箇所があれば、指摘してもらえると助かります。よろしくどうぞ。 前回の記事（統計的声質変換クッソムズすぎワロタ（実装の話） - LESS IS MORE）では変換部分のコードのみを貼りましたが、今回はすべてのコードを公開します。なので、記事内で示す声質変換の結果を、この記事を読んでいる方が再現することも可能です。対象読者は、特に初学者の方で、声質変換を始めたいけれど論文からコードに落とすにはハードルが高いし、コードを動かしながら仕組みを理解していきたい、という方を想定しています。役に立てば幸いです。 コード https://github.com/r9y9/VoiceConversion.jl Jul
KalmanFilter の動きを可視化する 二次元版 - StatsFragments
こちらのつづき。一次元での動きはわかってきたので、今回は二次元でやってみる + KalmanFilter の予測 F を入れてみる。 二次元への拡張 まず以下の条件で考える。 二変数は とし、それぞれ独立に動く 観測誤差は それぞれの成分で独立 真値の予測, システムの入力はなし ( , ) 真値の誤差は時間変化しない ( ) 真値と観測値は同じ座標系 ( ) ※アニメーション部分のコードはちょっと汚いので省略 / gist に添付。 set.seed(1) # 観測系列のサンプルサイズ n <- 100 # 真の値 x <- c(rep(0, n / 4), seq(0, 10, length.out = n / 4), rep(10, n / 4), seq(10, 0, length.out = n / 4)) y <- c(seq(0, 10, length.out = n / 4
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