音源分離ツールSpleeterと音源MIDI変換ツールBasic-PitchをM1 MacBook Air上のDockerで動作させる
はじめに 楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです。 ですが、、たとえばテンションを含む密集した和音のボイシングまで分解するのは、途方もなくしんどいです。もちろん訓練された能力と、それなりの時間も必要になります。 手元に楽器がない環境の人にとっては、なおさら難しいことです。 そこで補助的に機械学習ライブラリの力を借りて、能力や時間がない人でも、より良い音楽学習ができるようにすることは、音楽の文化に良い影響があると思います。 SpleeterとBasic-Pitchという二つの最高なライブラリが提供するコマンドラインツールを使うことで、音源をパート別に分離して、それぞれのパートをMIDIノートとして出力することができます。 それによって、リファレンス楽曲の分析自体に時間をかけることなく、本当の目的である解析、そして解析した後にどう昇華させるか考
本番環境に寄り添った開発用Docker環境の構築手法 - 虎の穴開発室ブログ
皆さんこんにちは。虎の穴ラボの辻村です。 この記事は「虎の穴ラボ 夏のアドベントカレンダー」17日目の記事です。 目次 目次 対象とする読者 前提 開発・実行環境 ホスト環境 Docker環境 既存環境調査 アプリケーションサーバー OSバージョンに基づく対応イメージ特定 Amazon Linux 2の場合 CentOSの場合 ライブラリ確認 まずはコンテナ作成 ライブラリバージョン突合 依存ライブラリリストの見方 Rubyのバージョン突合 Dockerfile記述例 Bundlerのバージョン突合 Dockerfile記述例 サーバーのタイムゾーン突合 Dockerfile記述例 サーバーの言語設定突合 Dockerfile記述例 所属グループ突合 Dockerfile記載例 その他使用ミドルウェア、ライブラリ突合 DBサーバー バージョンを確認 キャラクターセット、照合順序設定、タイム
ぼくがかんがえたさいきょうのWasmビルド環境
TL;DR VS Code 前提になってしまいますが、VS Code Remote Containers 拡張最強です、という話。実際にどういう風に作れば良いかは参考リポジトリ作ったので見て下さい。 はじめに 背景ぼかしのような推論結果を使ってカメラ画像にフィルタを入れる処理を書くとき、今だと選択肢は大きく分けて 2 つあります。 tfjs を使う Wasm 経由で tflite やその他ライブラリを使う この記事では後者の Wasm を使う方に注目して、その開発環境について記載します。 先行例 w-okadaさんのリポジトリには複数の Wasm を使った事例が紹介されています。 例を挙げるとTFLite Wasm for Google Meet SegmentationやTFLite Wasm for ESPCNなどが Wasm です。 これらのビルド環境はどうなっているかというと、Do
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (2): distroless編 | フューチャー技術ブログ
なお、distrolessのイメージは2種類（3通りの名前）がありますが、Python 3.5はバグ修正はせず、セキュリティ修正のみでサポート期限が2020/9/13というステータスなので、本エントリーでは3.7の方のみを扱います。 gcr.io/distroless/python3: Python 3.5.3 gcr.io/distroless/python3-debian9: Python 3.5.3(上のイメージと同一) gcr.io/distroless/python3-debian10: Python 3.7.3 一応サンプル等もありますが、どれも1ファイルで構成されたサンプルスクリプトばかりです。前回のsite-packagesにコピーする方法を軽く試したところうまく動かず、シェルもpipもensurepipもないため、ビルドイメージにすることもできません。いろいろ調べた結果、
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