ハロー!!きんいろ deep learning モザイク - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
注意：この記事は大好評放送中のハロー!!きんいろモザイクと最近話題のDeep learning をかぶせて話題沸騰!!にしたかったけれども、きんいろモザイクに出ている声優のサンプルボイス(東山奈央)が入手できず、DNNについても結局実装が間に合わずにrandom forestとか多項ロジスティック回帰でごまかしてるじゃんｪ…と思ったらなんとかDNNできたので半分タイトル詐欺です。 感動した。 ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記 ここではOpenCV を用いて顔認識をして、そのデータをDNNに流して主要キャラ+その他判定をしている。 ならば、声優統計を修める者としては、音声解析の技術を用いて 誰が今歌っているのかを識別したい。 これをDNNの技術を用いてやってみる。 やり方としては、 サンプルボイスの収集→統計量の作成→学習→学習器の性能評価→推定→動
第28羽 声優統計第五号：Twitterの投稿時間分布から見る声優の生態 - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
この記事はR Advent Calendar 2014の12月28日の配当記事(28日に申し込んだと思ったら27日で登録されているけど) かつ ごちうさ住民 Advent Calendar 2014の第28日目の記事です(勝手に継続しちゃう です。 声優統計第五号は完売しました。 論文では印刷がかすれて見えにくかったかもしれないのでこれで確認してください。 元ネタはこちらなのだが、コミケ前になってクラスタリングしてみたという記事が出てしまって完全に二番煎じ感が否めないが無視した。 対象が声優に限定してあること、Jensen–Shannon divergenceを使って投稿時間分布の類似度を計算し、Ward法を使ってクラスタリングしたこと、それなりに意味のありそうな集団に分けられたのでそれなりにインパクトがあるということにしよう。 声優のTwitterアカウントを集めて投稿時間分布の類似度を
第26羽 ココア「チノちゃん、スリーサイズ教えて」チノ「嫌ですよ」 - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
この記事はごちうさ住民 Advent Calendar 2014の第26日目の記事です(勝手に参加。 ひと目で尋常でない解析ネタだと見抜いたよ 「チノちゃん、スリーサイズ教えて」 「嫌ですよ」 (´・ω:;.:... データを愛した少女と解析に愛された少女 「というわけでお馴染みのスリーサイズ解析をするよっ。 まずは公式設定から年齢と身長だけ入手できたから アイマスデータセットと機械学習を用いて年齢と身長から、体重、スリーサイズを推定するよっ。 主成分分析をする ブラのサイズ推定をする SPADE法で分化解析をする Trajectory detection で成長度推定をする viSNEによる次元削減とクラスタリングをする という感じでやろう」 初めてデータを扱った日の事憶えてる? 他人のデータでスリーサイズ推定しようとしたわよね 「アイマスデータセットは年齢、身長、体重、スリーサイズの6
GF(仮)のキャラがニーソなのかどうなのかを Deep learning を使ってなんとか知りたい - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
GF(仮)を見てる。 クロエ・ルメールのようなニーソキャラが好きなのだが、これをどうにかキャラプロフィールから推定できないか…と思っていたら MNIST手書き文字データをdeep learnignで分類するっていう、あの有名なやつを、Rパッケージであるh2oでやる、という話があったわけで GFのプロフィール画像からニーソキャラかどうか推定しよう!! ってたぶん誰でも思いつくわけですよ。 というわけでやってみた。ちなみにdeep learning の勉強は1秒も進んでいない。 キャラがニーソであるかどうかは、おそらく髪が長くて金髪、つまりクロエ・ルメール的なキャラだとニーソ率が高いということがいままでのアニメ経験上分かっている感じ。 (だったら画像上、長髪キャラかどうかを判別するほうがたぶんdeep learning の本当の使い方なんだろうけど完全無視!!というかニーソ推定やってから気づい
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