まだ終わらない。 ここから手作業でコーナーの切り替わりシーンの部分とか、音楽流すコーナーとか、他の人の声が入ってる部分とかを手作業で削除していった。 ただ、バックで小さな音楽が常に流れているのはもうどうしようもないので無視。 このバックの音の影響を最小限、もしくは無くすにはどうすればいいんだろうか・・。 とりあえず、これでデータ収集は完了！ 2.データから特徴量を抽出する 周波数強度を特徴量にしたらいいんじゃない？高速フーリエ変換だ！となるが、 オライリーから出てる実践機械学習システムにはそれよりメル周波数ケプストラム係数(MFCC)ってやつを使った方がいいよ！と書いてたので今回はそっちを使うことにする。 色々見てみたところ、現在の音声認識ではMFCCが代表的な特徴量として用いられていて、人間の音声知覚の特徴を考慮してるらしい。 しかし、MFCCにはピッチの情報が含まれないようだ。 ケプス

本間悠@12/3佐賀之書店をよろしく @honyanohomma @cocorotosora それは否めない。飾り付けは好き。私も、色々と悩んで飾りを全撤去したりした時期があったんですけど、気付いたら戻ってました… さわや書店さんが憧れで、たくさんポップがあって、たくさんあることで売り場に圧があるというか、そういうのが好きなので、こうなるのかなぁ。行ったことはないですが。 子どもの絵本大賞ｉｎ九州事務局の一人 @cocorotosora @honyanohomma ほんまちゃん尊敬してます。本への愛と本をいろんな人にしっかり届けたいという熱！　私はほんまちゃんの売り場とは真逆をいってるんやけど、ここのお店はこれを売りたいんだなってのがお客さんにちゃんと伝わってる実感を得られる時があって…あーやっぱりTwitterじゃ無理！　笑

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