Junki Ohmura jojonki

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

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。

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

collapsible markdown?

CLICK ME

yes, even hidden code blocks!

print("hello world!")

gitにおけるコミットログ/メッセージ例文集100の転載

例文を組み込んだAlfred Workflowを作りました: Alfred Git Commit Message Example

以下転載:

	''' Script for downloading all GLUE data.

	Note: for legal reasons, we are unable to host MRPC.
	You can either use the version hosted by the SentEval team, which is already tokenized,
	or you can download the original data from (https://download.microsoft.com/download/D/4/6/D46FF87A-F6B9-4252-AA8B-3604ED519838/MSRParaphraseCorpus.msi) and extract the data from it manually.
	For Windows users, you can run the .msi file. For Mac and Linux users, consider an external library such as 'cabextract' (see below for an example).
	You should then rename and place specific files in a folder (see below for an example).

	mkdir MRPC
	cabextract MSRParaphraseCorpus.msi -d MRPC

	import torch
	import torch.nn as nn
	from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence

	seqs = ['gigantic_string','tiny_str','medium_str']

	# make <pad> idx 0
	vocab = ['<pad>'] + sorted(set(''.join(seqs)))

	# make model

	import numpy as np
	from sklearn.linear_model import SGDClassifier
	from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
	from sklearn.grid_search import GridSearchCV

	class PUClassifier(object):
	def __init__(self, trad_clf=None, n_folds=2):
	self.trad_clf = trad_clf
	self.n_folds = n_folds

	for name, param in model.state_dict().items():
	print(name, param.size())