実加は息を止めて弾き始めます。曲はシューマンのノヴェレッテ。この曲を演奏しているときのカメラワークがすごく印象的なんですよね。曲の力も相まって、実に胸を打たれます。客席から娘を見つめる母親が、亡くなった姉と比べて出来の悪い娘で恥ずかしい、と目を伏せているところから、あまりの演奏の素晴らしさにだんだんと顔を上げ、最後には拍手を送るという変化が織り込まれる演出も素晴らしい。大林作品は好き嫌いが分かれると思うのですが、彼のスタイルがあまり好きではない人も、このシーンだけは是非見てほしいです。メディア社会コースこんにちは、メディア学部社会コース着任2年目の森川です。月曜日から始まった、一週間限定の連載二回目。今日も映画の話をしていきたいと思います。今回紹介するのはドイツ映画の『グッバイ、レーニン!』。私は延べ約2年ほどベルリンに住んでいた経験があるのですが、私がベルリンにいる間に公開され記録的大ヒットをした作品です。皆さんもご存知のように、かつてドイツは西と東に分断されていました。西側はアメリカに管理され、資本主義市場を形成。ベルリンは東ドイツ側に位置していましたが、この街だけは特別に西と東で分割統治されました。西と東は自由な行き来が認められず、殊に西側と東側の経済格差がはっきりと出始めてからは、壁が築かれてドイツ分断の象徴ともなったわけです。私のドイツ人の友人の中にも、旧東ベルリン出身の人がいましたが、ベルリンの壁崩壊前の子供の頃は、カラー写真もなかったし、バナナを食べたこともなかったと言っていました。『グッバイ、レーニン!』は、そんな壁があったベルリンが舞台です。東ベルリンに住むアレックス。父は家族を置いて西ドイツに亡命してしまい、それがきっかけで母は極端な社会主義者になっていました。そんな中、アレックスが反体制デモに参加しているのを見た母は、ショックで心臓発作を起こし、昏睡状態に陥ってしまいます。8か月後、母が奇跡的に目を覚ました時、既にベルリンの壁は崩壊し、東ベルリンから社会主義は消え去っていたのです。その事実を母が知ってしまったら、またショックで心臓発作を起こし、今度こそ目覚めないでしょう。考えたアレックスは、母の命を守るため、周囲を無理矢理巻き込んで、まだ東ドイツは存続していると装い続けます。窓の外にコカ・コーラの看板が設置されたら、「コカ・コーラは東ドイツの国営企業と業務提携したんだ」などと苦しい言い訳をしたりして。この映画を見ると、東ベルリンが壁崩壊前と後でいかに劇的な変貌を遂げたのかがわかります。主人公がどうにかしてその変化を取り繕おうとする姿が、滑稽だけれども、何だか切なく思えてくるんですよね。アレックスを演じたダニエル・ブリュールは本作が出世作となり、その後ハリウッドに進出しました。方が好きなのですが、皆さんにオススメするとしたらこっちかな、ということで今回は本作にした次第です。メディア社会コースこんにちは、メディア学部社会コース着任2年目の森川です。今週一週間は私がブログ執筆を担当します。皆さん、是非お付き合いください。私は今年度後期から、「映画プロジェクト開発」という専門演習を始めました。プロデューシングワークの第一歩である、映画の企画立案を体験するクラスです。前職で映像プロデューサーをしていた経験を生かして授業を行っているわけですが、そもそも映画関連の仕事に就いたのは、もちろん映画が大好きだったから。いうわけで、今回の連載では、私のオススメ映画を紹介していきたいと思います。連載第一回の今回紹介するのは、オードリー・ヘプバーン主演、スタンリー・ドーネン監督の名作『シャレード』。今まで見た映画で何が一番好きかと問われると、私は大概『シャレード』と答えていました。そのくらい好きな作品です。公開は1963年ですので、私が生まれるずっと前。東京オリンピックの前年ですね。この作品は、ジャンルから言うとサスペンスに入るのですが、コミカルな部分もありますし、ロマンスも描かれます。ヘプバーン演じる主人公レジーナは、夫との離婚を決め、フランスのスキー場でスキーを楽しんでいます。そこに飛び込んできたのは、夫が殺害されたという連絡でした。実は夫には彼女も知らなかった秘密が山のようにあり、昔の仲間だったという男たちがレジーナに近づいてきて金の在りかを吐けと脅します。ところが、男たちは次々と殺されていき、最後に残った男が犯人だと思ったら......、という展開。ストーリーがとても巧みなのです。当時30代半ばのヘプバーンが美しく可憐で、映画音楽の巨匠ヘンリー・マンシーニのBGMが作品を盛り上げます。ヘプバーン作品と言えば『ローマの休日』や『ティファニーで朝食を』を挙げる人が圧倒的に多いでしょうが、私にとっては『シャレード』と『暗くなるまで待って』が双璧ですね。メディア技術コース助教の戀津です。先日の大淵先生の記事『コンピュータに名前をつける』を読んで思い出した話題があるので、タイトルを拝借しました。皆さんもSNSなどを(しかも複数)利用している方が多いと思います。それ以外にも色んなWebサービスなど、アカウント登録をして利用する場合パスワードの管理が大変ですね。パスワード管理については色んな手法がありますが、今回は「使い回さない」ための方法についてお話します。じりが好ましいですが、あまり複雑だと人間は覚えていられないものです。そのため、一つの複雑なパスワードをどのサービスでも利用するという方が多いと思いますが、これはどこか一か所で漏洩するとすべてのサービスが危険にさらされるためセキュリティ上好ましくありません。そこで、「パスワードに名前をつける」です。苗字?部分として、ベースとなる充分に複雑なパスワードを一つ考えてしっかり記憶しておきます。お題を用意して、そのお題に従ってサービスごとに別の名前をつけます。例として、今日は10/6なのでトロから連想し、お題を『寿司のネタ』・苗字部分を『sL15n!』にしようと思います。苗字・名前の日本式か、名前・苗字の欧米式か(あるいは混在)を決めておいて、苗字と名前を組み合わせて完成です。強い苗字を一つ考えておくことで、充分な長さで強いパスワードが量産できますね。ツナマヨのようなメモをどこかに持っておけます。パスワードそのものを書いたリストは持っていると危険ですが、これだともし他人に見られても意味不明ですね。不正アクセス技術も日々進化しているためこれが絶対の正解ではないですが、パスワードを使い回さないことで防御力をグッと一段上げることができます。参考にしてみてください。メディア技術コース先日映画館で、古い日本映画を観てきました。1970年代の「仁義なき戦い」という非情なやくざモノシリーズ、全5作一挙上映という1日がかりの上映です。フィルム上映なので久しぶりに汚れた映写フィルムの質感というのを感じて鑑賞することになりました。近年の映画館はすっかりデジタル上映に移行しているので、〝今時の若い人〟は、フィルム上映なんてあまり経験ないかもしれません。デジタルに移行する以前の上映素材はフィルムなので、映画館で上映を何回も行うと傷や汚れがどんどん増えていきます。画面に縦すじがついたり、細かい黒い点が着いたりするのでフィルムがどのくらいの映画館を巡ってきたかという履歴にもなっていました。画面に縦筋が入ることを「雨が降る」と言っていたものです。近年、映画のデジタル化が進んで、オンデマンドで昔の映画を鑑賞したり、デジタル上映の映画館でキレイな画面を見ることができますが、映画館でのデジタル上映自体は、そんなに大昔からの話ではなく、2000年代になってからの普及です。導入の最初のころは「あそこの映画館はデジタルだからきれい」という噂で映画館に赴いたこともあります。デジタル上映の画質の話をしておきましょう。2019年現在では映画館では、いわゆる2K~4K上映が主流になってきています。いわゆる家庭用DVDの画像は、通常のNTSC方式だと、横720×縦480ピクセル・インターレース(480i)が標準です。これがブルーレイディスクになると横1920×縦1080ピクセルになるので、ほぼ縦横倍以上の画素の密度になります。Initiatives(DCI)の仕様だと、2K(横幅が2000だから)と呼ばれる映像が2048×1080(ほぼブルーレイと同等ですね)=200万画素、近年はやりの4K(横幅が4000に近いから)上映だと4096×2160の画素密度になります(830万画素)。いわゆる劇場上映の2Kを、ブルーレイディスクと比べると、画像圧縮の方式の違い、色の諧調再現度の違いなどから、上映用のDCP(デジタルシネマパッケージ)の形式の方が画質が良いことになります。(劇場で扱われるDCP形式では35mmフィルムのように動画を1フレームごとに分解した静止画をJPEG2000形式で保有しており、それを展開してスクリーンに投影しています。(UHDTV)ところで、フィルム上映とデジタル上映どちらがきれいでしょうか?通常映画上映に使用される35mmフィルムの解像度には諸説ありますが、1000万画素以上に匹敵するとも言われます。明るさの階調の分解レベルがフィルムの方が勝っていますので、きれいなプリントであればフィルム上映に分がありそうです。フィルムの劣化を考慮すると徐々にデジタルの方が優位になります。画質の善し悪しの見分けが、はっきりつくかどうかはまた別問題で、ある程度以上画像が細かく写されてしまえば、適切な距離離れた鑑賞では観客には見分けがつきません。6mの幅のスクリーンがあるとして、2K映像だと6m÷2048≒約3mmなので、3mmの描画点がスクリーン上にできることになります。視力1.0の人は5m離れて1.5mm程度の幅が見えるので、スクリーンの横幅の2倍の距離から見るとして12m離れて鑑賞すれば、ギリギリ粒子が見えないレベルになるでしょう。これ以上画像を細かく表示しても、観客には見えないことになります。これが4K以上にまで画質が上がると、視力2.0の人にも描画粒子が見えないことになりそうです。昔はVHSのぼけぼけした録画画像でもけっこう満足していたんですけどね。メディア技術コースこんにちは。最近はスマートフォンやスマートスピーカーなどで話し声を作り出して再生する「音声合成」技術の利用が広がっていますね。今回は最近の音声合成技術について、連載形式でお話します。音声合成は、任意の文章(テキスト)を音声に変換することです。今日に実用化されている音声合成は、ゼロから音声の波形(音圧の時々刻々の変化)を作り出すのではなく、誰かの声の録音を材料として使って行います。a/の合成のようすでした。後者は、上図のように、ある確率でいろんな音ののパラメータを発生(出力)する「状態」(図のマルのところ)の系列を仮定して、出したい音に対応したパラメータを出力させていきます。近年は、いわいるAIの技術のひとつであるディープラーニング(深層学習)が活用されています。ここで、簡単にディープラーニングを用いたニューラルネットを説明します。ニューラルネットは、神経の活動を模した学習モデルです。神経細胞(ニューロン)同士が互いに結合して構成されています。基本的なモデルでは、ひとつひとつに何本かの入力(図では頭から延びる枝)と枝分かれしている出力(顔の下から延びる枝)の経路が付いています。入力からは何らかの数値が入ってきます。この合計が小さいと出力がほとんど出ず(ここでは0)、ある値より大きいと「発火」して一気に大きな出力が(ここでは1)出ます。出力された値には、次のニューロンに届くまでに「重み」と呼ばれる係数が掛け算されます。1に重み2.1をかけると値は2.1になりますね。全ての枝で重みが掛け算された後で次のニューロンの入力に入り、そこでまた合計が大きい場合に次の発火が起こります。やってAIは「学習」されるのでしょうか。教師あり学習といわれる学習では、テキストから取り出した情報(発音やアクセントなど)と実際誰かが発声した音声(=正解の情報)を使います。このデータの組を使ってAIにテキスト情報を入力したときの仮の出力と、実際の音声のデータとの差を計算すると、誤差が求まります。この誤差が小さくなっていくようにニューロンの枝の「重み」を微調整していく作業がニューラルネットの「学習」です。次回は上記を使った音声合成技術の広がりについてお話しします。メディア技術コースメディア学部健康メディアデザイン研究室の千種です。皆さんは「散布図」というものを使ったことあるいは作ったことがあるでしょうか?メディア学部の「メディア」とは皆さんご存知のように情報を伝達する媒体のことです。散布図も相関という情報を読み手に伝達する立派なメディアです。うに説明されています。plot)は、縦軸、横軸に2項目の量や大きさ等を対応させ、データを点でプロットしたものである。各データは2項目の量や大きさ等を持ったものである。日本工業規格では、「二つの特性を横軸と縦軸とし,観測値を打点して作るグラフ表示」と定義している。散布図には、2項目の分布、相関関係を把握できる特長がある。データ群が右上がりに分布する傾向であれば正の相関があり、右下がりに分布する傾向であれば負の相関がある。』2021年から大学入学共通テストが始まります。これに先立って2017年と2018年に試行調査(プレテスト)が行われました。その傾向を見ると、多くの教科で長い文章を読み取ったり、図表・グラフ・写真・絵・資料から必要な情報を探して答えを導いたりと、情報を多面的・多角的な視点で解釈する力や、もっている知識を活用しながら仮説を立てて考える力が問われています。そこで今回のブログ記事ではグラフの中でも頻出されている散布図についてフォーカスしてみます。散布図は2つの異なる情報の特性あるいは関係を知るために様々な実験データを点として作るグラフです。実際に2017年のプレテストでは、散布図を用いた出題が、数学I・数学Aで1題、地理Bで2題、生物で1題、地学で1題、ありました。2018年のプレテストでは、地理Bで5題、物理で2題、地学で3題、あり、様々な実験データを見える化するのに広く使用されています。前述のように散布図は、一般に何かの原因となる測定データがあり、同時に、その結果となる測定データもあり、その2つの関係を見える化するのに使用されます。散布図の意味の解釈法あるいは読み取り方を説明したいと思います。下図のように散布図には典型的な3パターンがあります。1左図:原因xが増加すると結果yも増加するという正の相関を示します。体重と身長の関係がこれに属します。2中央図:原因xが増加すると結果yが減少するという負の相関を示します。テレビからの音量について、テレビからの距離と音量の関係がこれに属します。3右図:原因xを変化させても結果yの変化に関係が観測できないという無相関を示します。ルーレットの1回目と2回目の出目の関係がこれに属します。このように様々なデータの原因と結果の関係を分析するのにとても有益なグラフ表現法が散布図です。メディア学部の基礎演習Iでも千種が担当する演習テーマに使用して測定データの分析に使用し、照度の測定や電波強度の測定に使用して、測定結果を分析しています。メディア技術コースメディア学部の大淵です。ネットワークに接続されたコンピュータが沢山ある場合、それぞれを識別する名前をつけないといけませんね。IPアドレスで読んでいる研究室もあるかもしれませんが、それではあまりに味気ないので、私の研究室ではちゃんと名前を付けています。新しいコンピュータを買うことは割と頻繁にあるので、名づけのポイントは「あまり迷わなくて済むもの」です。お題を決めてシリーズで名前を付けている研究室が多いのではないかと思います。うちの研究室では、安直ですが「アメリカ50州の名前」を使っています。今のところ、arizonaとかkansasとかfloridaとか、比較的スペルを覚えやすいものを使っているのですが、いつかネタが尽きてきたら、mississippiとかを使う日が来るのかもしれませんね。そんなコンピュータを割り当てられた学生さんは災難でしょうが...。メディア技術コース助教の戀津です。十月に入り、今期のアニメは何見ようかなと検討中の方も多いと思います。そこで、一つおすすめの作品を紹介します。原作イラストがブリキ先生、声優陣も大変豪華ということで元々注目されていた方も多いかもしれません。公式サイトタイトルに書いてある通りなのですが、実はこの作品の原作者である駱駝先生が、私と同期入学で本学メディア学部の卒業生なのです。ペンネームで活動されておりプライベートは基本伏せているのですが、今回のアニメ化のタイミングで皆さんにお知らせできるよう相談し、特別にブログ記事で紹介させていただく形になりました。アニメ化にあたり、シリーズ構成・全話脚本をすべて原作者の駱駝先生がご自身で担当という力の入りようです。私も原作小説を読んでいますが大変面白く、今から公開がとても楽しみです。原作者の駱駝先生からメッセージをいただきました。『朝の調べの噴水につかるかどうかを悩んでいた私が、気が付けばこんなことになっていました。MXほかにて毎週水曜日放送です。卒業生の素晴らしい活躍のご紹介でした。皆さんぜひご覧ください。