新製品レビュー：SKYLUM Luminar 4 強力な編集を簡単に 各機能を検証
機械学習(spleeter)を用いて音楽からドラムを抽出してDJに利用してみた | DevelopersIO
エンジニアの皆さん、DJしていますか？ していない方は次の記事とこの記事を読んで、機運を高めてください。 エンジニアに捧ぐDJのススメ、あるいはDJコントローラの簡単なハック はじめに DJというものは、複数の音楽を繋げていかなければなりませんが、その際に繋げるタイミングの他にも気を使う点があります。 次の動画をご視聴ください。 これは2つの楽曲を単に混ぜています。つまり、1つ目の曲を流しながら単に2つ目の曲の音量を上げ、その後単に1つ目の曲の音量を下げています。 2つの曲が同時に流れている際、ドラムの音がちょっと2つ混ざってわちゃわちゃしていると思いませんか？ それでは今度次の動画をご視聴ください。 こちらでは、2つ目の曲の音量を上げる前に2つ目の曲の低音域(つまりドラムの音域)を下げてから、2つ目の曲の音量を上げて、1つ目の曲の低音域を下げながら2つ目の曲の低音域を上げ(つまりドラムを
音楽データからボーカル・ドラム・ベースの音を個別に抽出できる「spleeter」
ボーカルや複数の楽器で構成された音楽データを、機械学習を用いてそれぞれの音に分類したファイルとして出力する「spleeter」がGitHubで公開されています。ボーカルの声や伴奏の部分だけを抽出できるとのことで、実際に使ってみました。 deezer/spleeter: Deezer source separation library including pretrained models. https://github.com/deezer/spleeter 以下のURLにアクセスすれば、spleeterでサンプルの楽曲を分離することができます。 spleeter.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/github/deezer/spleeter/blob/master/spleeter.ipynb#scrollTo=
楽曲を最大5トラック（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他）に分離できる無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」公開 - amass
楽曲を最大5トラック（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他）に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ（ヴォーカル／その他の伴奏） 4つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／その他） 5つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他） 実行例： https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple
［速報］Visual Studio 2019発表。AIによるコーディング支援、GitHub統合、Live Unit Testingなど強化。Microsoft Connect(); 2018
マイクロソフトは開発者向けイベントMicrosoft Connect(); 2018を開催。基調講演で、次のVisual Studioのメジャーバージョンアップとなる「Visual Studio 2019」を発表しました。 Visual Studio 2019では、GitHubで公開されたコードをもとに機械学習を行ったAIがコーディングを支援してくれる「IntelliCode」などによるコーディング機能の強化、GitHubとの統合強化や、Visual Studioをネットワークで接続してリモートでのペアプログラミングを支援するLive Shareなどによるコラボレーションの強化などを特徴としています。 参考：コーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」、Javaに対応。GitHubにあるコードを機械学習 参考：［速報］「Visual Studio
手描きの絵からHTMLコードを作ってくれる「Sketch 2 Code」 - JavaScript勉強会
AIを活用した便利なツールがありました。 Webページのデザインを手描きで下書きして、それをHTMLコードに自動で変換してくれる「Sketch 2 Code」というツールです。 Microsoftが、AzureのAIサービスの活用例として公開しているみたいです。 https://sketch2code.azurewebsites.net/ （参考）以下のページでSketch2Codeが紹介されていました。 note.mu togetter.com GitHubでSketch2Codeのコードが公開されています。 github.com こんなかんじで動作するみたいです。 "Sketch2Code: Turn whiteboard sketches to working code": https://t.co/9P2vuoskxR pic.twitter.com/LcqESSTw9e — sa
Microsoftが「Sketch 2 Code」を公開！AIが、手書きのワイヤーフレームをHTMLに自動変換してくれる新時代に。これはすごい！！｜榊原昌彦
Microsoftが「Sketch 2 Code」を公開！AIが、手書きのワイヤーフレームをHTMLに自動変換してくれる新時代に。これはすごい！！ 流れてきたツイートをみて「なんだこのデモは」といろいろ見てみたところ、Microsoft AI labがすごい技術を公開していたので簡単にまとめます。どういう技術かというと「手書きのワイヤーフレームを適切に修正してHTMLに自動変換」してくれます。 Kabel, Spike Techniques, Microsoftが2018年8月末に公開したSketch 2 Codeというライブラリです。GitHub（ https://github.com/Microsoft/ailab/tree/master/Sketch2Code ）で公開されているので、確認することができます。行っている処理は以下の通り。 1. ユーザはWebに画像（手書きワイヤーフレ
コーディング不要のディープラーニング開発ツール、ソニーが無償提供
コーディング不要で、ディープラーニングのプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」を、ソニーが無償提供。 ソニーは8月17日、コーディングの知識がなくても、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」の無償提供を始めた。自社の製品・サービス開発にも利用しているツールを多くの開発者や研究者に使ってもらうことで「ディープラーニング技術の発展につなげる」という。 同社は今年6月、ディープラーニングのプログラムを生成する際に使うコアライブラリー（基盤ソフトウェア）「Neural Network Libraries」（以下、Libraries）をオープンソース化した。人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」の設計、製品・サービスへの搭載を効率化する演算モジュール群だが、利用には高度なプロ
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Skylum Luminar4で劇的♡ビフォーアフター 編集してみたらスゴかった!! 現像解説ライブ リフレクションも簡単作成
Transform sketches into HTML using AI