Chromeの実験的な拡張機能を使うと、ブラウザで見ているページのURLを、音が届く範囲の人と共有することができる。Toneは、Chromeウェブストアで入手することができ、大抵どのパソコンにも付いているスピーカーとマイクを利用することで、URLを音で発信する。音を介しているため、特有の制限がある。遠くにいる人や間に壁などがある場合は音が届かないため、機能しない。」むしろ,よい制約のような気がする.遠くの無関係な人には,基本的には届かない(知られない).「この拡張機能を開発したGoogleのリサーチチームは、最初に作ったものは、とても効率的に情報を転送できたが、ひどい音をしていたと今日の発表で伝えた。人間の耳には聞こえない音のコーデックを使用することも検討したが、パソコンのマイクは通常、人の声を拾うことに最適化されているため、それも上手くはいかなかったという。今回ローンチしたバージョンは、一般的な電話で使用される「DTMF(デュアルトーン多周波数シグナリング)」に近いシステムを採用している。Chromeに拡張機能をインストールした後、「Tone」ボタンをクリックすると、いくつかの音が連続して鳴る。その音を拾ったパソコンは、通知をポップアップで表示し、それをクリックすると受信したURLを開くことができる。正常に機能した場合はそのようになる。この拡張機能をインストールしたパソコンならどれでも発信された情報を受け取れるはずだが、開発者は上手くいかない場合もあると伝えている。「近くにあるパソコン全てが、毎回発信された情報を受け取れるということではありません。私たちも誰かが話す言葉をいつでも一語一句聞いているのではないのと同じです」。Smusは、今日の発表で説明した。「ただ再送するのに手間はかからず、多くの場合、デバッグするのに必要なのは、音量を上げる操作だけです」。Googleはモバイル端末とChromecastのデバイスが音を通じてやりとりするのに似たテクノロジーを使用しているが、これは人が聞こえる音の範囲を超えた音域を使用していて、異なる技術を活用しているそうだ。「NSX-1とミクが合体した歌うキーボード。公式サイトができてます。「ウェブ上の専用アプリを使って、自分が入力した歌詞を演奏することもできます。Soundのデータを送ればサックスになったり、ピアノになったりするシステムになっているそうです。「good-soundsではあなたの演奏を自動で評価することができます。20「Artistryという技術を用いて演奏を自動評価しています。cortosiaでも使われています。20「あなたの投票結果はArtistryに反映されます。演奏はシングルノートに限ります。これが目指すところはより多くの楽器やより多くの練習内容(スケール等)をサポートすることです。いうふうにすべきだと何年も前から言っているのだけどなぁ.「good-sounds.orgへようこそ!」https://good-sounds.org/「このウェブサイトの目的は何ですか?MTG-UPFはコルグとともに、楽器演奏者の演奏を評価し技術向上を促すためのコミュニティサイトとしてgood-sounds.orgを開発しました。全ての演奏データはクリエイティブコモンズライセンスで共有されています。good-sounds.orgは演奏者が自分の演奏をアップロードし、自動で演奏評価を行うことができるプラットフォームです(現在シングルノートだけに対応しています)。この評価システムはコミュニティ内で理想とされる演奏にどれほど近いかを判定し、結果を表示します。このサイトのコミュニティ内で様々な演奏者がアップロードされた演奏に対して投票を行うことで、"良い音"の定義が形成されていきます。この投票の結果から、評価システムは演奏をどのように評価し採点すれば良いかを学習します。コミュニティからのフィードバックが多いほど、採点の精度はより向上し評価システムもより改善されていきます。.一番初めのバージョンではgood-sounds.orgは5つの楽器(フルート、クラリネット、トランペット、バイオリン、チェロ)をサポートし、演奏はシングルノートに限ります。これが目指すところはより多くの楽器やより多くの練習内容(スケール等)をサポートすることです。good-sounds.orgを良いものにするためには演奏者が参加することが必要不可欠で、演奏データやフィードバックが集まることで評価システムをより良いものにできます。good-sounds.orgは演奏者にとって素晴らしいツールになるのは間違いなく、演奏技術をより伸ばすことができるでしょう。(MTG)とコルグが共同で開発した"楽器演奏の良さ"を評価するための技術です。演奏家が演奏した録音データを音楽の専門家が採点し、その集められたデータから\"良い演奏\"について人工知能の技術を用いて学習させ、それぞれの楽器ごとに特化したモデルを構築しました。ここでいう演奏の良さは次の5つの指標より計算されます(音量の安定性、ピッチの安定性、音色の安定性、音色の豊かさ、アタックの明瞭度)。開発されたモデルはソフトウェアライブラリEssentiaを使って実装されています。Artistry技術は楽器演奏をリアルタイムに処理し、かつ演奏者へフィードバックを返しながら改善の余地がある部分を特定しその演奏のレベルを提示するよう開発されています。松村:周波数帯域ごとに、情報量の厚みに変化をつけるわけですよ。わかりやすくいうと、中低域は情報量が多いので24bit割り当てるけれど、より上の音域はそれほどでもないから16bit、人間の耳にあまり聞こえないとされる音域はさらに割り当てを少なく、といった具合です。鈴木:情報量は減るかもしれませんが、データは削らずに残すので、他のコーデックでは失われがちな音場感など独特のニュアンスも伝えることができるというわけです。人間の聴覚を超える高音域の場合、成分があること自体重要ですが、そこに8bitもあてる必要性は乏しいという考え方です。一方で中低音域はわかりやすいですから、24bitフルに割り当てなければなりません。松村:入力信号にあわせ処理していきます。ソースに応じて動的に、最適化した処理を行なうということです。鈴木:時間軸で記録されているPCMでは前後のサンプルの連続性/整合性を保持するために動的な最適化は行なうことができません。周波数に変換(量子化)したあとであれば、ビット配分の最適化は自在です。ここがLDACのポイントではないでしょうか。次週、改めて後任の紹介をさせて頂きたいと思います。2.0Seesaaブログ×この広告は180日以上新しい記事の投稿がないブログに表示されております。