marcbachmann

tell application "System Preferences" to activate
tell application "System Events"
	get properties
	tell application "System Preferences"
		reveal anchor "output" of pane id "com.apple.preference.sound"
	end tell
	tell process "System Preferences"
		set theRows to every row of table 1 of scroll area 1 of ¬
			tab group 1 of window "sound"
		repeat with aRow in theRows

voluntas

GAE/Go コトハジメ

日時

2017-07-21

作

@voluntas

バージョン

0.6.0

URL

https://voluntas.githu.io/

突っ込みは Twitter @voluntas まで。

chiral

# LDA collapsed Gibbs sampler implementation in R by isobe

bows2corpus <- function(bows) {
  print("bows2corpus")

  docs <- list()
  words <- c()
  index <- list()
  last_index <- 0
  

GINK03

KerasでSeq2Seqをやる

KerasでSeq2Seq

Seq2Seqといえば、TensorFlowでの実装が有名で、英語とフランス語の大規模コーパスを使ってやるものが、よくチューニングされており便利です
しかし、この翻訳のタスクに最適化されており、一般的なものと言い難い感じで任意のタスクに変換して利用する際に少々不便を感じていました。 (TensorFlowのものは、自分で改造するにしても人に説明する際も、ちょっと面倒)

今回、Kerasで実装して、ある程度、うまく動作することを確認しました

ネットワークの説明

tjkendev

# encoding: utf-8
from collections import Counter
def SAIS(lst, num):
    l = len(lst)
    if l<2: return lst+[0]
    lst = lst + [0]
    l += 1
    res = [None] * l
    # L-type(t[i] = 0) or S-type(t[i] = 1)
    # s{i} < s{i+1} --> iはS-type

ikegami-yukino

perl -pe 's/(?=[ドト])ゥ(?<!ー)//g;s/(?<=[キシチニヒミリィ])イ/ー/g;s/(?<=[ァゥェォ])ィ/イ/g;s/イション/ーション/g;s/ォウ/ォー/g;s/スィ/シー/g;s/ロウ/ロー/g;s/゛//g;s/ウカ/ーカ/g;s/トギャザー/トゥゲザー/g;s/ボキャビュラリー/ボキャブラリー/g;' < bep-eng.dic.txt

karino2

tosaka2

TTSについて

以下の図がよくまとまっている。[1]

モデルによって音声合成の中でどこまでの仕事を担当しているかが異なる。  

---

DNNを用いないボコーダー

naaman

for app in $(heroku apps); do heroku apps:destroy --app $app --confirm $app; done

neubig

#!/usr/bin/python

# crf.py (by Graham Neubig)
#  This script trains conditional random fields (CRFs)
#  stdin: A corpus of WORD_POS WORD_POS WORD_POS sentences
#  stdout: Feature vectors for emission and transition properties

from collections import defaultdict
from math import log, exp
import sys