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変換プラグを探し回って、やっと見つけたと思ったら、プラスチックが経年劣化で割れてて使えなかった。結局買うのか…

なかはら いちろう さんがブースト

GPU載せ替えたい
けど
GPU載せ替えるためにはケースを変えないといけない

ケースを変えたい
けど
ケースを変えるにはマザーボードをかえないといけない

マザーボードを変えるならCPUも変えたい
CPUを変えるとなるとメモリモジュールを変えないといけない

うーん

なかはら いちろう さんがブースト

QRコード的なやつで1MBくらいくっつけられないかしら

学習が、どの辺でつまってるのか可視化しようと思ったが、よく考えると理論分かってないので分解できない

なかはら いちろう さんがブースト
なかはら いちろう さんがブースト

今時レトロなアマチュア無線っぽい電波を受信した。スピーカーに飛び込んでくるんだけど、この出力違法でないの?

ソースいっぱい入れたら、lossの下がり方がそれっぽくなってきた。
とりあえず飽きてきたので、流して放置しよう

多分、ステレオならばある程度方向で分離できるから、それをもとに自己相関マップでも作って、クラスタリングすればいいと思うんだが

条件の良い分離から、順番に進化させていくとかできないかしら

音源分離を機械学習でやらせようとしているのに、なぜ分離された音源を用意しなくてはならないのかという問題に気づいてしまった。
適当に聞き取って学習用の分離データを作れないかしら。うーむ

なかはら いちろう さんがブースト

Webの進化は早いので、1年前の情報はアテにならないと思った方が吉

15曲位あればいいかな。とりあえずかけてみよう

非線形に足し合わされてると、単純に引くだけだと残るんだよな。コンプレッサーかけてるとか、そもそもトラックが一緒じゃないとかがある

lossが下がってもval_lossが下がらないので、学習データをもう少し準備することにした。
シングルでも、off vocalトラック引いてもちょっと残るようにうまくミックスされてる。くそう
どっかで音源配ってないかしら

なかはら いちろう さんがブースト
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