Search Results Scipy

フーリエ変換を用いた季節変動のモデリング

「ターゲットデータにフーリエ変換を適用して、時系列予測モデルの性能を向上させる方法」

「Amazon SageMaker JumpStartで利用可能な自動音声認識のWhisperモデル」

「今日は、OpenAI Whisper ファウンデーションモデルが Amazon SageMaker JumpStart を利用するお客様に利用可能であることをお知らせいたしますWhisper は、自動音声認識 (ASR) と音声翻訳のための事前学習済みモデルですラベル付きデータ 68万時間で訓練された Whisper モデルは、多くのデータセットやドメインにおいて高い一般化能力を示し、必要な転移学習やドメイン適応を行わずに利用できます」

「隠れたパターンの解明：階層クラスタリングの紹介」

「階層的クラスタリングガイドでは、集約型と分割型のクラスタリングアルゴリズムの仕組みを学びますまた、Scipyを使用してPythonで階層的クラスタリングモデルを構築します」

Machine learning

「テキストから音声を生成する方法：AIモデルBarkを使用する」

紹介 Barkは、Suno.aiが作成したオープンソースの完全生成的なテキストから音声へのモデルであり、背景音、音楽、単純な効果音を含む非常にリアルな多言語音声を生成することができます。GPTスタイルのアーキテクチャに従い、与えられたスクリプトから予期せぬ方法で逸脱することができます。通常のテキスト読み上げ（TTS）エンジンは、ロボットのようで機械生成の単調な音声を生成します。Barkは、GPTスタイルのモデルを使用して非常にリアルで自然な声を生成し、実際の人間のように素晴らしい体験を提供します。学習目標 Barkモデルの基本的な使用法と機能、制限、アプリケーションについて学ぶ。 Pythonコードを使用してテキストからオーディオファイルを生成する方法を学ぶ。 NLTKとBarkライブラリを使用して大量の音声を生成する。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として掲載されました。 Barkのインストール Barkの機能とアプリケーションを理解するために、Google Colabノートブックを使用しましょう。 Barkをインストールするには、コマンドpip install git+https://github.com/suno-ai/bark.gitを使用します。 pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git 注意：Suno.aiによって管理されていない異なるパッケージがインストールされる可能性のある’bark’を使用しないでください。 Barkを使用してオーディオを生成する Barkは、英語、中国語、フランス語、ヒンディー語、ドイツ語などさまざまな言語をサポートしています。また、サポートされている言語のための複数の音声プロンプトを含むBarkスピーカーライブラリもサポートしています。こちらのスピーカーライブラリのリストをご確認ください。こちら。 Barkには、バックグラウンドノイズ、オーディトリウム、開始時の静寂などの事前定義されたタグ/ノートがあり、スピーカーの使用方法を理解するのに役立ちます。ユーザーの要件に基づいてこれらのタグを使用してPythonコードで適切なプロンプトを設定することができます。以下のPythonコードは、選択したスピーカーに基づいてオーディオファイルを生成します。 from bark import…