ナイト(エンジニア向け)に参加しました。機械に有利な状況が少ない使う場面が変わることで今までの精度でworkするケースが出てくるどちらかというとビジネスよりの話で技術的な成分が少なかったので残念。本買えってことですね。表現豊かな音声合成の研究。データは児童書のオーディオブックから取得。フレーズごとにidを割り当てておりいる。doc2vecで類似度計算して、フレーズコードを判別、そのキャラクターっぽいセリフはそのキャラクター風に話す。http://www.sp.nitech.ac.jp/~swdkei/syn/ASJ_2017_09/index.htmlオーディオブックの読み上げは基本1人?キャラクターの種類や地の文の違いは結局、声質というより音高や速度の学習。Learningの音楽/メディアアート領域での活用事例メディアアート領域での活用事例の紹介。雰囲気が近い曲を探すためにプレイリストを機械学習させたがつまらなかった。風景からあった音をさがす事例。CNNを2つ使い、学習ずみの画像のものとサウンド用の0からのモデル。lossを使っている。GANによる音色生成。スペクトラムのAutoencoder見たことがある論文が多かったが、実際にやっていてハマったこともよく紹介されており、知見を得られた(気がする)。学生向けのITコンテスト。特定の人物の音を抽出。聴覚障害者はすべての声がまざって聞こえる。LSTMを用いたDNNモデルは、訓練データに含まれない話者の分離が難しい。CNNを使うことで短いのと長いのを同時に扱える。必要データは3分集まればよく、5分、10分でも変わらなかった。親しい人の声をいつでも聞くことで聴力を向上させる効果がある。BGMはともかく、多人数からどうやって話者が対象か判断するんだろう?と思ったら単にデバイスに登録する手法だった。夜のイベントで品川駅の退勤ラッシュを逆流するのがつらかった。発表者の多くが数日前に声かけられました!という感じだった。資料よく完成したなあと思う反面、プロポーザル募るカンファレンスに比べるとパッションが少し薄め?だった。#icassp2019jpICASSP2019音声&音響論文読み会に参加しました。ICASSPの概要...2019-03-18「CTOレベルの人」の探し方とりとめのない記事です。Office...2018-12-14音楽制作を助けるAIツール一覧ブラックフライデーでソフトウェア音源を漁っていたら人工知能...2018-05-04DL4USを受けた感想DL4USを受講し、無事卒業したのでその感想。NOMATAソフトウェア・エンジニア。スタートアップや上場企業で技術顧問をしています。Entries月別アーカイブはてなブログをはじめよう!hiromichinomataさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。