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

Pythonで音声信号処理（2011/5/14）のつづき。 @r9y9さんの以下のチュートリアル記事をきっかけに興味をもった統計的声質変換の実験をしてみたい。統計的声質変換とはAさんの声を別のBさんの声に変換する技術のこと。 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 「統計的」という名前からわかるように今回対象としているのはデータに基づいた声質変換である。簡単に手順をまとめると、 変換元のAさんと変換先のBさんの音声データを用意する この音声データを学習データとしてAさんの声をBさんの声に変換する統計モデルを学習する Aさんの任意の音声を統計モデルに入力するとBさんの声になって出てくる という感じ。コナンの声が毛利小五郎の声になって出てくるという例の蝶ネクタイ型マイクの背景技術である。あのマイクの中にはコナンの声を毛利小五郎の声に変換する何らかの

覚えるための個人的メモ qiita.com がとても素晴らしい内容でしたので細かく読み解きます。 正しい内容になるかあまり自信は無いです。 続きを読む 競技プログラミング始めました 暇なので始めました。趣味になるといいな～。 王道の参考書である蟻本を購入したのでじっくりとやっていきます。へっぽこだけどがんばります。 言語は基本的にPythonでやるつもりです。どうしても速度が足りない場合はC++かC#でやります。 続きを読む 電験3種 法規 計算分野の一つ「負荷率・需要率・不等率」のメモ。 とっかかりはややこしいですが、典型的な問題しか出ないので慣れれば得点源となりうる分野だと感じています。 私は「これだけ法規」をベースに学習しているのですが、「これだけ法規」は数式を利用した説明が乏しいので個人的に解釈した内容をメモします。 (忘れてしまうので) 続きを読む ルベーグ積分を最近勉強してるの

curlとかで取ってきたJSONを整形して表示したかったのでググったらいい方法があったので。 unix - How to pretty-print JSON from the command line? - Stack Overflow パイプで`python -mjson.tool`に渡すだけ。pythonすごい。 $ curl -s http://api.tumblr.com/v2/blog/david.tumblr.com/info\?api_key\=fuiKNFp9vQFvjLNvx4sUwti4Yb5yGutBN4Xh10LXZhhRKjWlV4 | python -mjson.tool { "meta": { "msg": "OK", "status": 200 }, "response": { "blog": { "ask": true, "ask_anon": false

Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま

pythonのfor文を使う時に for i in xrange(len(list)): って書き方をすると思うのですが、 len()が毎回実行されたりするのかなぁ？と思って気になりました。 何か関数とかをここで実行した時にパフォーマンスに関わるのかな？という疑問ですね。 確認するためにはfor文の中でlist要素を削除してみて、イテレーションがおかしくなるかどうかを見れば良さそう。 元の要素数分反復していればOKということで以下のように実行。 >>> list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] >>> for i in xrange(len(list)): # 6回ループしてくれればOK。 ... print i ... if i / 2: ... del(list[0]) ... 0 1 2 3 4 5 >>> list ['e', 'f'] 要素が削除

自分がTAとして担当する講義でNICTの杉浦孔明さんが人工知能/機械学習/ロボット対話などについて講演してくださって、中でも"rospeex"というのが気になったので、忘備録としてここに書いておく。 タイトル通り、Pythonでクラウド音声合成エンジンを使う。 というのも、このクラウド音声合成エンジンは今年の夏の第31回 日本ロボット学会 学術講演会で杉浦さんが発表された「非モノローグ音声合成」のことで、超高品質な音声合成（しかも、マニア？オタク？が喜びそうな感じのアニメ声）がクラウドで利用できるというもので、いわゆるクラウドロボティクスであるとか、携帯端末で動くような対話システムにはうってつけのシステムである。 件の「非モノローグ音声合成」については、このサイトで実際に音声合成を試すことができる。 TTS demo どことなく初音ミクっぽい。 *1 「非モノローグ音声合成」こと"rosp

pandasのバージョン確認方法 しばらく触っていなかったけれどまた再開しています。 さて、pandasのバージョン確認方法を忘れていたので書いておこう。 import pandas as pd pd.__version__ なんか面倒ですけれど、コマンドで確認できます！ pandasを学んでみよう てことで、これからpandasの学習記録をつけていくことに決めました。 Series、DataFrameとか知らない、、、、わかんない、、、、の時点から始めていきます！

こんにちは、釘宮です。 新しい言語の開発を始めたとき、検索という行為が結構大きな時間を食ってしまうものです。 その検索を効率的にするのに有効な手段として、熟知している人の情報源を知る事が一つだと思います。 ということで今回、Android開発歴3,4年の私、釘宮の情報源を少数精鋭で紹介したいと思います！ 言わずもがな ○  Android Developers まずはAndroidの公式デベロッパーサイト。 関数の仕様などリファレンス一覧以外にもDesignなどでGoogleのすすめるこれからのAndroidの標準デザインなどは必読です。 ３種の神器 ○  Stack Overflow このサイトなしでプログラムをくみ上げることができるのか？いや、むりだろう。 という方も多いのではないでしょうか？ 幾度となく我々プログラマを救ってくれたStackOverflowさんはAndroidも十二分

プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行