うどん (@UDN48_udon)

投稿一覧(最新100件)

RT @yatabe_: コンピュータも計算を間違う? ――数値計算の精度と誤差―― https://t.co/b7qUzQV9Wc 電卓やコンピュータによる計算はわりといつでも間違いを含むので,その具体例や原因について解説してもらいました!執筆者はコンピュータの計算間違いの…
RT @MasahitoTogami: 音源分離の基礎と動向というタイトルで、IEICE Fundamental Reviewの解説論文を執筆しました。 オープンアクセスなので、非会員でもアクセス可能です。 https://t.co/5SJ5Wi1axD
RT @yatabe_: 連載講座「短時間フーリエ変換入門」の最終回が無料オンライン公開されました! https://t.co/0i96CpPI3b https://t.co/bsWdnRo0dx
RT @itnmnkrwljtks: こんなのあるんかすごいw 全部取っておいたのかなあ…… https://t.co/424S15gXVb
そして新しいレター出ました. 独立低ランク行列分析(ILRMA)でミスった周波数帯域をユーザに直してもらう音源分離システム. ILRMA「難しいけん自分でやれ」→ユーザ「アッハイ」 https://t.co/mWcWTDnE6B
RT @yatabe_: 知らないうちに音響学会誌でディスられてたんですけど!チャラチャラしてないんですけど! https://t.co/F4MQMvEHcK https://t.co/HjcZ4cNAq1
RT @yatabe_: 「音響信号処理における位相復元」という解説論文がオンラインで出版されました!誰でも無料で読めます! https://t.co/PGz5roians 「位相復元」という処理について,光と音の両方から解説を試みました!めっちゃサーベイ頑張って124本も文…
RT @ballforest: 深層生成モデルを用いた音声音響信号処理 https://t.co/bQJBJaKxgo
前回の音響学会誌で掲載していただいた「複素モデルに基づくNMF」の英文版(invited review)がリリースされました.オープンアクセスなのでどなたでも閲覧できます.アプリケーションとしてスパースノイズ除去をやってみたりしています(この応用自体はn番煎じですが). https://t.co/ifrR3ZPXtF https://t.co/B1MqJ5VUrI

12 0 0 0 OA 難聴と補聴技術

RT @walking_IR: やっと公開された。 現時点で自分が知る限りで一番聴覚と難聴について分かりやすく正確に書いてあると思うやつ。 音響学会誌やさしい解説:難聴と補聴技術 https://t.co/1QCNXnkUdI
RT @hsaruwatari727: Our new paper entitled "Independent Low-Rank Matrix Analysis Based on Generalized Kullback-Leibler Divergence" is now a…
RT @hidekikawahara: 「ディジタル信号処理の落とし穴」がオープンアクセスになったので、以下にリンク。PDFをダウンロードすることができます。しかし、いつものことだけれど、書くとすぐに時代遅れになってしまう。6月の音声研究会の発表も、そうなるのか?? https…
世界ふれあい街歩きって、どうして語りの人と街中の人々とがスムーズに会話できるのか不思議だったけど、現地で同行してるコーディネーターが会話して、映像ではコーディネーターの声を消して語りの声を挿入しているらしい。たぶんピンマイクで取った声で分離してるんだろう。https://t.co/9w7I3qc5zF
RT @ogawa_tter: "深層ニューラルネットの積分表現理論"、園田 翔、博士論文、2017年2月、早稲田大学 https://t.co/MCIyuOs36X 「深層ニューラルネットの中で何が起きているのか,なぜ深層にした方が良いのかという問題に対して」 https:/…
この件、論文はコチラです。筆頭は当時の指導教員です。https://t.co/ZageHj9BOv

27 0 0 0 AICとMDLとBIC

RT @genkuroki: #数楽 このツイートの返答連鎖に"AIC vs. BIC"の件についての情報をまとめておく。 https://t.co/WJVBek5s07 赤池弘次、AICとMDLとBIC、1996 【G. Schwarz~論文~BICはAICを否定するものと…
エレキギターの弦振動系、ものすごい張力で張られている鋼鉄の弦に対して局所的に働く僅かな吸引力が大きな非調和性やうなりを引き起こすのです。 詳細は下記 https://t.co/ZageHiS0pV
すみません、さっきの話はまとめられてないことも無いです。こちらの技報がめちゃくちゃ丁寧にまとめていますので気になる方はご参照ください。乗法型更新式だから計算機上はこういうことが起こるのですな。 http://t.co/y5u39QYjMg
あったこれだ.http://t.co/xoclgXJFXn 「半透明なブラジャーを用いて,運動画像解析システムにより,ブラジャー着用時と非着用時の走行中と歩行中の乳房の動きを計測した.」

お気に入り一覧(最新100件)

コンピュータも計算を間違う? ――数値計算の精度と誤差―― https://t.co/b7qUzQV9Wc 電卓やコンピュータによる計算はわりといつでも間違いを含むので,その具体例や原因について解説してもらいました!執筆者はコンピュータの計算間違いの量を数学的に厳密に評価する研究をし続けている田中先生です! https://t.co/4ODPs212tA
音源分離の基礎と動向というタイトルで、IEICE Fundamental Reviewの解説論文を執筆しました。 オープンアクセスなので、非会員でもアクセス可能です。 https://t.co/5SJ5Wi1axD
@jeonjung121 @gakuikeda1109 @yokotatsuya DCTを使う理由のもう一つに、高周波成分の誤差を大きくしても(量子化係数を大きくしても)画像の劣化が目立ちにくいということがあります。 ちなみに、なぜDFTでなくDCTかというということは、 https://t.co/l3aWrtoDjz を読んでもらえると嬉しいです。(図中のDEFはDFTの誤りです。) https://t.co/jMFCyhM7x5
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の最終回が無料オンライン公開されました! https://t.co/0i96CpPI3b https://t.co/bsWdnRo0dx
こんなのあるんかすごいw 全部取っておいたのかなあ…… https://t.co/424S15gXVb
知らないうちに音響学会誌でディスられてたんですけど!チャラチャラしてないんですけど! https://t.co/F4MQMvEHcK https://t.co/HjcZ4cNAq1
「音響信号処理における位相復元」という解説論文がオンラインで出版されました!誰でも無料で読めます! https://t.co/PGz5roians 「位相復元」という処理について,光と音の両方から解説を試みました!めっちゃサーベイ頑張って124本も文献を引用してます!連載講座と同時執筆で大変でした…! https://t.co/dcBTRY9A62
深層生成モデルを用いた音声音響信号処理 https://t.co/bQJBJaKxgo
https://t.co/Ptlp3sFvTm にでたテクニカルな質問はここで答えちゃいますね. Q. グラフの周波数とは? A. グラフラプラシアンの固有値のことです.グラフがパスのときは離散フーリエ変換とぴったり一致するので,これはその一般化になっています.https://t.co/zQ7jAawi3Y をご覧ください.
Our new paper entitled "Independent Low-Rank Matrix Analysis Based on Generalized Kullback-Leibler Divergence" is now available in IEICE Trans. This is the world’s first attempt to realize convex-optimization-based ILRMA w.r.t. source modeling parameters. https://t.co/xWAYMnY6jh

12 0 0 0 OA 難聴と補聴技術

やっと公開された。 現時点で自分が知る限りで一番聴覚と難聴について分かりやすく正確に書いてあると思うやつ。 音響学会誌やさしい解説:難聴と補聴技術 https://t.co/1QCNXnkUdI
音楽情報処理のための深層学習 https://t.co/ulpckBDq8G

27 0 0 0 AICとMDLとBIC

#数楽 このツイートの返答連鎖に"AIC vs. BIC"の件についての情報をまとめておく。 https://t.co/WJVBek5s07 赤池弘次、AICとMDLとBIC、1996 【G. Schwarz~論文~BICはAICを否定するものとの誤解が広まることとなった】

フォロー(132ユーザ)の投稿一覧(直近7日間)

フォロワー(1053ユーザ)の投稿一覧(直近7日間)