部屋で音漏れを気にせず歌える！？約1万3千円で、大学生に優しい防音室を1日で作ってみた | Kindai Picks
自宅で友達と通話をしているとき、歌を歌っているとき、Zoomでミーティングをしているとき、「周りに迷惑をかけていないかな」と思ったことはありませんか？ 今回はDIY未経験でも簡単かつ、安価でできる防音室作りに挑戦します！ 初めまして！ 近畿大学広報室でインターンをしている、理工学部 理学科物理学コース 2年生の中井七海です。 私は軽音サークルに所属しており、ボーカルとしてよくライブに出演しています。そのため、自宅でも歌の練習をしたいのですが、今住んでいる実家ではなかなか練習ができません。というのも、自分の部屋で歌うとよく音が響いてしまい、親に怒られる上に、近所迷惑にもなってしまうからです。 また、私はゲームが好きなため、よく友人と通話しながらオンラインゲームをします。ついはしゃぎすぎて、親に「うるさいで〜あんた電話控えてよ！」と怒られてしまいます。 そこで防音室があれば、自由に自分の趣味が
Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]
AI DJ Project — http://qosmo.jp/aidj/ Visualization: Shoya Dozonoupdate: 2022/5 この記事を書いた2017年以降の最新の情報をカバーした、音楽生成AIに関するホワイトペーパーをリリースしました。こちらから無償でダウンロードできます。 ホワイトペーパー 音楽生成AIの現状と可能性update: 2021/2 音楽をはじめとした創作活動、創造性とAIの未来像を書いた拙著『創るためのAI—機械と創造性のはてしない物語』がBNNから発売になりました。この記事で書いている内容にも触れています。ぜひお手にとってみてください。 update: 2019/9/25 2019年 4月から慶應義塾大学湘南藤沢キャンパスで 、Computational Creativity Labという名前で研究室をはじめました。AIを使った音楽制作
![Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/914963b8cc87bfb41d804c50ebcb69166620cc37/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fresize%3Afit%3A1200%2F1%2AGAag2b4jJwLKX2mCJFIoxA.png)
応用音響学
応用音響学 第2回 (4/15) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻 kameoka@hil.t.u-tokyo.ac.jp 東京大学工学部 4年生 夏学期 [03-501130] 講義スケジュール 前半（亀岡担当） 4/08: 第1回 4/15: 第2回 4/22: 第3回 4/29: 休日 5/01(木): 第4回 5/06: 休日 5/13: 第5回 5/20: 第6回 5/27: 第7回 後半（牧野担当） 6/03: 第8回 6/10: 第9回 6/17: 第10回 6/24: 第11回 7/01: 第12回 7/08: 第13回 7/15: 第14回 7/22: 学期末試験 音響学の研究分野とトピック 日本音響学会における研究分野 音声 – A: 音声認識，対話システム – B:
Teaching
2023年度以降の講義資料は研究室のページを参照してください。 https://www.ap.nii.ac.jp/ja/teaching/ 2022年度 Aセメスター 先端音情報科学セミナー（東北大学 電気通信研究所） Sound Field Analysis and Synthesis: Theoretical Advances and Applications to Spatial Audio Reproduction Sセメスター 信号処理特論 / 音楽音声信号処理特論（大学院） 音場の分析・合成とその応用 応用音響学（学部4年） 第7回 音波の伝播 第8回 音響管・自由空間中の音波 第9回 音場の境界値積分表現 第10回 フーリエ音響学(1) 第11回 フーリエ音響学(2) 第12回 室内音響学と音響数値シミュレーション システム情報工学演習第三（学部4年） 資料等はITC-LMS
生活音を機械学習してみた - Webデータレポート
音声認識というとどうしてもスピーチをテキストにするというソリューションが多いです。しかし用途がユーザーインターフェースに限られる。IOTのシーンではモノとモノが通信し合ってこそ、人間様が楽できるので、生活音を識別することをゴールとしたいと思います。 ▼ 概要 今回は5種類のスズの音のサンプルを使って，2種類ずつどちらのスズか判別を行ってみたいと思います。 ▼ 実装環境 Ubuntu 14.04.1 Python 2.7.6 ▼ 用意するもの Pythonと機械学習ライブラリのscikit-learnを使います。 (参考： http://www.iandprogram.net/entry/2015/09/15/221518 ) UbuntuにPythonをインストール $ sudo apt-get install python2.7 pipをインストール $ sudo apt-get ins
ピンクノイズとは、パワーが周波数に反比例する雑音のこと。同じ周波数成分を持つ光がピンク色に見えることからピンクノイズと呼ばれる。いわゆる1/fゆらぎを持った信号源をマクロに見た場合も似た感じになる。 - 亀山尚輝の日記
ホワイトノイズ (White noise)[1]とは、ノイズの分類で、パワースペクトルで見ると対象となるそれなりに広い範囲[2]で同程度の強度となっているノイズを指す。「ホワイト」とは、可視領域の広い範囲をまんべんなく含んだ光が白色であることから来ている形容である[3]。派生語のようなものにピンクノイズがあり、周波数成分が右肩下がりの光がピンク色であることによる。よく聞くノイズの例で擬音語で表現するなら、「ザー」という音に聞こえる雑音がピンクノイズで、「シャー」と聞こえる音がホワイトノイズである。 ホワイトノイズは全ての周波数で同じ強度となるノイズである。これはWiener-Khintchineの定理から、自己相関関数がデルタ関数となることと同じである。統計学の言葉で言うと、定常独立であることを意味していて、簡単にいえば非常に不規則なノイズということである。 なお厳密には自己相関関数にデル
窓関数の周波数特性 - Allisone
概要 信号に長さ \(L\) の窓関数を掛けた時、どのような周波数特性が信号本来のスペクトルに畳み込まれるのか、いくつかの窓関数について計算しました。 準備 よく使うので、区間 \(\pm\frac{L}{2}\) 内にだけ \(\cos\) 波が \(n\) 周期入っている孤立波形のフーリエ変換を計算しておきます。 \begin{eqnarray} W_n(\omega) &=& \int_{-\frac{L}{2}}^{+\frac{L}{2}} \cos\left(2n\pi\frac{t}{L}\right) e^{-i\omega t}dt \\ &=& \int_{-\frac{L}{2}}^{+\frac{L}{2}} \cos\left(2n\pi\frac{t}{L}\right) \left\{\cos(-\omega t)+i\sin(-\omega t)\right
ニコニコチャンネル
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認知症予防へ自分史作り 人生を回顧 脳の働き活性化も 講座開催や自治体も後押し - 日本経済新聞
https://www.jstage.jst.go.jp/article/essfr/10/1/10_57/_pdf/-char/ja
https://www.jstage.jst.go.jp/article/isciesci/61/9/61_357/_pdf/-char/ja
Amazon.co.jp: 図解入門よくわかる最新音響の基本と仕組み (How-nual図解入門Visual Guide Book): 岩宮眞一郎: 本
音波の方程式の導出