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
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
音割れ音源、機械学習で復元したくない？その1 〜短時間フーリエ変換と近接勾配法〜 - cocuh's note
このまえHな講義*1を受けてたあとに、@polamjag 氏とダベってたら 「音割れ音源復元できないか」 みたいな話がでて面白そうだったので趣味研究してみた成果だったりします。 信号解析初経験な上に片手間でやった研究なので、かなり穴だらけだと思うのでお気づきのことがありましたら、ご指摘お願いします。 背景 話によると、そこらへんで買った音源って音割れしてるらしい。 audacityで[view]->[show clipping]をオンにすると音割れ箇所を可視化してくれる。 ノーポイッを見てみた図。 (amazon mp3で購入、買ってない方ぜひ買いましょう。 http://www.amazon.co.jp/dp/B017BAK632 ) あかい。。。 ということで、ｻｰﾍﾞｲするこくたんであった。 目的 音割れしている音源(5分ぐらいの)をいい感じに補完して 人間の耳にやさしく 補完する。
NVIDIA社DIGITSでDeep Learningをいじくる - 実験やめたった シマエナガ編
アブストラクト（概要） Deep Learningのツール「Caffe」を、NVIDIA社の「DIGITS」を使って動かします。DIGITSは比較的インストールが簡単でなおかつ使いやすいので、Deep Learningの理解を深めるのに役立つと思います。記事の前半では、基礎的な用語などについて簡単に説明します。後半では、DIGITSをインストールして動かす方法を説明します。 はじめに：いきさつ 筆者は素粒子原子核宇宙物理系のポスドクで、画像処理をやっています。 2014年ごろから画像分類の技術として「Deep Learning」というのをよく目にするようになりました。筆者はこの技術をなんとか使いこなしたいと思い、2014年の夏から機械学習について、2015年の正月ごろから実際に動かす方法について色々と調べてきました。そして先週（2015年の6月中旬）、NVIDIA社の開発したDIGITSと
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ibisml.org - [PDF] モンテカルロ木探索の理論と実践 - IBIS2014 離散アルゴリズムの機械学習応用