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シャドウ商事
Приєднався 11 січ 2021
主に音響信号解析/音声・歌声情報処理の解説動画を投稿しています．
No.7と学ぶ信号処理 Part 10
IIRフィルタの安定性解析から窓関数法によるFIRフィルタ設計まで
前：ua-cam.com/video/aWQv2jurUUM/v-deo.html
次：
VOICEVOX:No.7
VOICEVOX:ずんだもん
No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888
No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838
ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817
superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
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Відео
No.7と学ぶ信号処理 Part 9
Переглядів 3621 годину тому
ディジタルフィルタの役割からフィルタ解析の準備まで 前：ua-cam.com/video/HpQrGDumh2Q/v-deo.html 次：ua-cam.com/video/wzqskdHwdVQ/v-deo.html VOICEVOX:No.7 VOICEVOX:ずんだもん No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
No.7と学ぶ信号処理 Part 8
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窓関数の定義から窓関数の性能まで． 前：ua-cam.com/video/DrY-MAEIey8/v-deo.html 次：ua-cam.com/video/aWQv2jurUUM/v-deo.html VOICEVOX:No.7 VOICEVOX:ずんだもん No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
No.7と学ぶ信号処理 Part 7
Переглядів 13221 день тому
窓関数の定義から窓関数の性能まで． 前：ua-cam.com/video/F1Ym3SCNSbI/v-deo.html 次：ua-cam.com/video/HpQrGDumh2Q/v-deo.html VOICEVOX:No.7 VOICEVOX:ずんだもん No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
No.7と学ぶ信号処理 Part 6
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位相遅延から平均時間・持続時間をスペクトルから求める方法まで． 前：ua-cam.com/video/3TRXnCwF8M0/v-deo.html 次：ua-cam.com/video/DrY-MAEIey8/v-deo.html VOICEVOX:No.7 VOICEVOX:ずんだもん No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
No.7と学ぶ信号処理 Part 5
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2種類のスペクトルから位相スペクトルの扱いにくさまで． 前：ua-cam.com/video/7leQMIGrLOo/v-deo.html 次：ua-cam.com/video/F1Ym3SCNSbI/v-deo.html VOICEVOX:No.7 VOICEVOX:ずんだもん No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
No.7と学ぶ信号処理 Part 4
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離散フーリエ変換から高速フーリエ変換（概要）まで． 前：ua-cam.com/video/yyscZ5aVy9M/v-deo.html 次：ua-cam.com/video/3TRXnCwF8M0/v-deo.html VOICEVOX:No.7 VOICEVOX:ずんだもん No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
No.7と学ぶ信号処理 Part 3
Переглядів 202Місяць тому
正弦波のパラメータ計算からスペクトル解析の準備まで． 前：ua-cam.com/video/gbihJ3s3SlE/v-deo.html 次：ua-cam.com/video/7leQMIGrLOo/v-deo.html VOICEVOX:No.7 VOICEVOX:ずんだもん No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
No.7と学ぶ信号処理 Part 2
Переглядів 1612 місяці тому
ずんだもん参戦．離散信号の特徴から平均時間・持続時間のお話まで． 前：ua-cam.com/video/x9_uhpts2vI/v-deo.html 次：ua-cam.com/video/yyscZ5aVy9M/v-deo.html VOICEVOX:No.7 VOICEVOX:ずんだもん No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 ゆっくりずんだもん素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11149817 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
No.7と学ぶ信号処理 Part 1
Переглядів 2032 місяці тому
大学2, 3年生を想定した，信号処理（ディジタル信号処理）の補助教材です．過去に作った動画（ www.youtube.com/@shadow_co/playlists ）の焼き直しです． 前：これが最初 次：ua-cam.com/video/gbihJ3s3SlE/v-deo.html VOICEVOX:No.7 No.7いいねボタン素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11478888 No.7立ち絵素材 seiga.nicovideo.jp/seiga/im11043838 superstar ua-cam.com/video/unPPB8rR1wI/v-deo.html
ひたすら楽して音響信号解析 解説 Part 21 (完)
Переглядів 3402 роки тому
Part 21 (最終回)です．窓関数によるFIRフィルタの設計と最小位相です．BGMは付けていないので，お好きな音楽とともにご覧ください． プログラム：github.com/mmorise/beginning_asa 書籍情報：www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339009392/ 0:00 導入 0:48 フィルタの因果性 2:49 窓関数法によるフィルタ設計 4:11 最小位相 5:50 まとめ
ひたすら楽して音響信号解析 解説 Part 20
Переглядів 2752 роки тому
Part 20です．差分方程式やブロック図からフィルタを分類します．BGMは付けていないので，お好きな音楽とともにご覧ください． プログラム：github.com/mmorise/beginning_asa 書籍情報：www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339009392/ 0:00 導入 0:48 差分方程式とブロック図 1:58 FIRフィルタとIIRフィルタ 3:56 フィルタの安定性 5:01 まとめ
ひたすら楽して音響信号解析 解説 Part 19
Переглядів 2312 роки тому
Part 19です．ディジタルフィルタはかなり広い領域なので，本シリーズでは概要程度にとどめます．BGMは付けていないので，お好きな音楽とともにご覧ください． 本パート：ディジタルフィルタ プログラム：github.com/mmorise/beginning_asa 書籍情報：www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339009392/ 0:00 導入 0:39 ディジタルフィルタの役割 1:48 フィルタ処理の定義 2:53 代表的なフィルタ 5:33 まとめ
ひたすら楽して音響信号解析 解説 Part 18
Переглядів 2602 роки тому
Part 18です．不確定性原理に関するゴリゴリの数学回です．BGMは付けていないので，お好きな音楽とともにご覧ください． 本パート：不確定性原理， プログラム：github.com/mmorise/beginning_asa 書籍情報：www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339009392/ 0:00 導入 0:48 不確定性原理の定義 2:03 不確定性原理の証明 5:18 時間・周波数分解能を両立する窓関数 6:48 まとめ
ひたすら楽して音響信号解析 解説 Part 17
Переглядів 4462 роки тому
Part 17です．窓関数の性能を議論するための指標を説明します．BGMは付けていないので，お好きな音楽とともにご覧ください． 本パート：時間周波数解析，窓関数 プログラム：github.com/mmorise/beginning_asa 書籍情報：www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339009392/ 0:00 導入 0:45 理想的な窓関数とは？ 2:29 代表的な窓関数 4:04 時間分解能と周波数分解能 6:02 まとめ
所々に入るノイズが不快ですね
コメント失礼します．本動画とは関係ありませんが質問があります．Pythonのnumpyライブラリを用いて人間の声をフーリエ変換する場合にハミング窓などの窓関数はかけたほうが良いのでしょうか？ また，サンプリング周波数16kHzの場合256～2048点ぐらいのデータを取っておけば大丈夫との記述をどこかで目にしましたがどれくらいのデータ数をサンプルに用いるのが適切なのでしょうか．よろしくお願いいたします。
音声の時間周波数解析をする場合でしたら，窓関数をかけたほうが良いです．適切な窓関数は一概に言えませんが，音声認識ではハミング窓，音声合成ではハニング窓を見かけます． 切り出す音声のサンプルサイズですが，一般に20～30 msくらいの時間幅を用いています．これをサンプル数で表すと，サンプリング周波数が16000の場合は320～480点です．ただし，解析対象の基本周波数が高いことが事前に分かっている場合は，もう少し短く256点でも問題はないと思います．2048点は音声認識等の用途では長すぎですが，例えば「声の大きさ」の時間的な変化を計測する場合でしたら妥当な数字と言えます． と，どのような解析をするかによって適切な値はかなり変わり，その妥当性は人間の聴覚特性に関する知識に基づきますので，現状でお答えできるのは上記程度となります．
@@shadow_co ご丁寧に回答いただきありがとうございます．分かりやすい解説でこのシリーズの動画を毎回楽しみにしています．これからも頑張ってください！
1/x²+x+1 積分0から1 の積分を大学数学で解いてほしいです。 無理矢理二乗してつくると、解けなくなります (語量力なし)
いつもお世話になっております．スペクトル解析からゲイン調整の話まで聞けるといいなと思っております．楽しみにお待ちしております！
本を購入させて戴きました。引き続き，勉強させて頂きます。よろしくお願い申し上げます。
Part0から勉強開始させていただきました．大変わかり易く助かっております！今後とも更新宜しくお願い致します．