Peformance RNN使ってみた【図解速習DeepLearning】#021
こんにちは！こーたろーです。
春からDeepLearningや機械学習を教えることになりました。
今は準備でばたばたしております。
合間を縫ってブログを書いていきます。
毎日書くのは大変！
ということで、今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます！
今回はPerformance RNNで音源を作っていきます。
- 事前準備
- 環境の準備
- モデルを取得する
- 曲の生成及び演奏データの生成
MusicVAEで作曲してみた！【図解速習DeepLearning】#020
こんにちは！こーたろーです。
久々の投稿です。
一週間ほどお休みいただきました。
結構ブログって大変ですね。
毎日書くのは大変！
ということで、今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます！
今回はMusicVAEで作曲していきます！
- 環境の準備
- データセットについて
- 2小節ドラムモデル
- 学習済みモデルの取得
- サンプルを生成
- サンプルをダウンロード
- ファイルのアップロード
- 補間を生成
- 補間を生成（詳細チューニング）
- 2小節メロディモデル
- 学習済みモデルを取得
- サンプルを生成
- サンプルをダウンロード
- ファイルのアップロード
- 補間を生成
- 補間を生成（詳細チューニング）
- 16小節メロディモデル
- 学習済みモデルを取得
- サンプルを生成
- サンプルをダウンロード
- ファイルのアップロード
- 補間を生成
- 補間を生成（詳細チューニング）
- 16小節「トリオ」モデル（リード、ベース、ドラム）
- 学習済みモデルを取得
- サンプルを生成
- サンプルをダウンロード
- ファイルのアップロード
- 補間を生成
- 補間を生成（詳細チューニング）
- 2小節ドラムモデル
バッチ正則化が進化しました。【コラム】#011
こんにちは！こーたろーです。
毎日忙しくしています。
しかしながら、ブログで技術的なことを発信するのは結構リラックスできて、続けられそうな気がします。
今日のテーマはコチラです。
ai-scholar.tech
E-X NSynthで新しい音を作ってみた！【図解速習DeepLearning】#019
こんにちは！こーたろーです。
昨日は、データサイエンスのオンラインイベントに参加してきました。
皆さん、いろいろな現場での悩みなどがあり、データサイエンスの位置づけとは！みたいなことで盛り上がっていました。
データサイエンスは現場あって初めて価値がでますし、データがないと何も始まらないということが言われています。
早く現場でやってみたいですね。勉強だけでは技術的に身につかない部分が多いです。特にコンサルの部分。
それでは今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます！
今日は、Googleの深層学習のアート適用プロジェクトMagenta（https://magenta.tensorflow.org/）を使って、音声を合成することで、新しい音を作ってみます。
- 環境構築
- モデルの選択
- 合成する音の時間[秒]を設定する。
- サウンドファイルの準備
- データセットを前処理（オーディオのエンコード）
- エンコーディング結果の可視化
- 音の合成
- 合成した音を視聴してみる
- まとめ
人気のプログラミング言語について【コラム】#010
こんにちは！こーたろーです。
いま、技術ブログの記事のためのプログラムを動かしているのですが、実行に時間がかかっているため、コラム書きます。
今日の記事はこちらです。
news.yahoo.co.jp
やるなら今！プログラミング副業〜独学で稼ぐ入門書〜: 転職やフリーランスを目指す初心者のための教科書
続きを読むmimi-APIで音声認識試してみた！【図解速習DeepLearning】#018
こんにちは！こーたろーです。
Deep Learning の2021年度の学習計画をそろそろ立てようかと思っています。
いい参考書などありましたら教えて頂けると幸いです。
それでは今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます！
今日は、「mimi」というWebAPIサービスを利用していきます。
こちらは、フェアリーデバイセズ株式会社が提供しているものです。
- mimiのアカウント作成
- アプリケーションIDおよびクライアントIDの発行
- アクセストークンの取得
- 音声認識を試す
- mimi🄬 ASR 版
- mimi🄬 ASR powerd by NICT版
- 機械翻訳を試す
- 音声合成を試す