01
AI 基盤
AI とは何か、システムがどのように学習し、どこで失敗するか、誇大広告なしに主張を判断する方法を理解します。
無料のAIライブラリ
オーディオAI ガイド永久無料。
117 平易な英語のガイド、構造化された学習パス、オープン ライブラリ - 独立した 501(c)(3) 非営利団体によって構築され、誰でも最新の AI を理解できるようになります。
117無料ガイド
1トピックトラック
~2 minガイドごと
~4h読書時間
ここから始めましょう
5 成果ベースのコース
各コースには、明示的な成果、マッピングされたコンピテンシー、練習アクティビティ、および適用されたキャップストーンが含まれています。
02
責任あるAIユーザー
プライバシーを保護し、出力をチェックし、人間の責任を守りながら、AI を生産的に使用します。
03
働くAI
職場のユースケースを評価し、安全なパイロットを実施し、価値を測定し、責任を持って変更を伝えます。
04
AI政策と社会
権利、公平性、ガバナンス、安全性、公益の成果を通じて AI システムを分析します。
05
AI システムによる構築
実践的なシステム設計を通じて、言語モデル、取得、エージェント、評価、コスト、展開の安全策を理解します。
トピックトラック
トラックごとに閲覧する
気になるエリアに飛び込んでみましょう。すべてのトラックには複数のわかりやすい英語のガイドが付いています。
基本中心となる概念: AI が高レベルでどのように機能するか。84 ガイド 言語AILLM、NLP、ChatGPT、プロンプト、およびテキストの理解。155 ガイド ビジュアルAI画像生成、コンピュータビジョン、ビデオ、デザイン。133 ガイド オーディオAI音声、音楽、ポッドキャスティング、オーディオファースト AI。117 ガイド 企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。121 ガイド アプリケーションAI がコーディング、検索、エージェント、日常生活にどのように現れるか。111 ガイド 産業ヘルスケア、金融、教育、エネルギーなどにおける AI。91 ガイド 技術的なチップ、微調整、RAG、ベクター、AI インフラストラクチャ。177 ガイド 社会偏見、プライバシー、著作権、安全性、そして AI の未来。30 ガイド
フルライブラリ
すべてのガイド
117 の 1019 ガイドが表示されます。トラックでフィルタリングするか、上で検索してください。
オーディオAI
スプリーターステムの分離
Spleeter は Deezer のオープンソース ツールで、ディープ ラーニングを使用して完成した曲を個別のトラック (ボーカル、ドラム、ベースなど) に分割します。
オーディオAIクレープピッチ推定
CREPE は、モノラル オーディオ信号の基本周波数 (ピッチ) を生の波形から直接推定する深層学習モデルです。
オーディオAIPESQ および STOI の音声品質メトリクス
PESQ と STOI は、人間の聞き手を必要とせずに、処理された音声がどの程度優れているか、またそれがどの程度理解しやすいかをスコアする標準的な客観的指標です。
オーディオAIソースフィルターボコーディングとWORLD
ボコーダーは、音声を構成要素に分解し、再構築するツールです。
オーディオAI平均意見スコアの評価
平均オピニオン スコア (MOS) は、人間のリスナーによる 1 ～ 5 の平均評価であり、合成または送信されたオーディオのサウンドがどの程度優れているかを測定します。
オーディオAIオーディオの定Q変換
Constant-Q Transform (CQT) は、等間隔のビンではなく、音楽のピッチに一致する対数間隔のビンを使用する周波数分析です。
オーディオAIフィルターバンクとPLPの機能
フィルターバンクと知覚線形予測 (PLP) 機能は、音声信号をコンパクトで知覚的に意味のある数値に要約し、機械加工する方法です。
オーディオAIStyleTTS 2 スタイルの普及
StyleTTS 2 は、音声の「スタイル」 (韻律、感情、話者の音色) を拡散モデルでサンプリングされた確率変数として扱うテキスト読み上げモデルです。
オーディオAIFastPitch ピッチ制御可能な TTS
FastPitch は、すべての入力トークンのピッチ (基本周波数) を明示的に予測する、高速で非自己回帰的なテキスト読み上げモデルです。
オーディオAIボイスボックスのフローマッチング音声生成
Voicebox は、Meta のテキストガイド付き音声生成モデルで、マスクされたオーディオを「埋める」というフローマッチングの目的でトレーニングされ、1 つのモデルにゼロショット音声を実行させます。
オーディオAIディープノイズ抑制チャレンジ
ディープ ノイズ サプレッション (DNS) チャレンジは、バックグラウンド ノイズを除去するニューラル ネットワークの構築を研究者に奨励する Microsoft が実施するコンテストです…
オーディオAIスペクトル減算とウィーナー フィルタリング
スペクトル減算とウィーナー フィルタリングは、ディープラーニング以前の古典的なノイズ リダクションの主力製品です。
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