hoge

情報工学課程

<p>今日はコンパクトディスク (CD) の大きさについて、知っておこう。</p>
<p>この前、『ピカピカまっさいチュウ』の 8cm CD を手に入れました。</p>
<p><img data-layzr='ifOS の画像 (2).jpg' alt=''></p>
<p>『ピカピカまっさいチュウ』は劇場１作目『ミュウツーの逆襲』の時の同時上映作品『ピカチュウのなつやすみ』の ED 主題歌です。懐かしいですね。作編曲はいつもの田中宏和先生です。マニピュレーター・キーボードにはあの渡部チェル先生が担当してくださっています。渡部チェル先生の同時期の作品にはデジモンアドベンチャーの『Butter-fly』等々、光りに光りまくっています。</p>
<p>『ピカチュウのなつやすみ』のオープニングもとても元気でよろしいのですが、当時からこのエンディングが大好きすぎてネットの海を渡って手に入れることができました。 (下画像の通り、ジグソーパズル付きの完品！)</p>
<p><img data-layzr='iOS の画像 (3).jpg' alt=''></p>
<p>先ほど, 8cm CDと申し上げたのですが皆さんが良く見かけているのは 12cm CD です。(下画像・左)</p>
<p>8cm CD はこのように 12cmCD のトレイに 8cm 用の溝が設けられています。(下画像・右)</p>
<p><img data-layzr='tile.jpg' alt=''></p>
<p>8cm CD が無くなっていった理由とかも調べてみると近代音楽史について詳しくなれるかもしれませんね。オチ無し</p>


CD の大きさについて知っておこう

知っておこう

<h2 id="%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB">はじめに</a></h2>
<p>これは謎解きではなく, チャレンジです. トライ &amp; エラー前提の問題の出し方でした.</p>
<p>解説記事では, ある程度の思考の過程は省かれるのでご了承ください.</p>
<p>元記事</p>
<p>{{&lt; post 19 &gt;}}</p>
<div class='my-title'>
<div>目次</div>
<ul>
<li>
<a href="#第-1-のカギ">第 1 のカギ</a>
</li>
<li>
<a href="#第-2-のカギ-part1">第 2 のカギ Part.1</a>
</li>
<li>
<a href="#第-2-のカギ-part2">第 2 のカギ Part.2</a>
</li>
<li>
<a href="#第-3-のカギ">第 3 のカギ</a>
</li>
<li>
<a href="#いざ鎌倉">いざ鎌倉</a>
</li>
<li>
<a href="#abc">ABC</a>
</li>
<li>
<a href="#最後のあとがき">最後のあとがき</a>
</li>
</ul>
</div>
<p>記事を読みながら解き直したい兄貴達はスクロールのし過ぎに注意です.</p>
<h1 id="%E7%AC%AC1%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%AE" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E7%AC%AC1%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%AE">第 1 のカギ</a></h1>
<p>Submit ボタンにカーソルを合わせると, &quot;1st key is <strong>3301</strong>.&quot; と出てきます.</p>
<h1 id="%E7%AC%AC2%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%AEpart-1" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E7%AC%AC2%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%AEpart-1">第 2 のカギ Part.1</a></h1>
<p>&quot;Good luck.&quot; の付近にカーソルを合わせると, &quot;exif is important.&quot; と出てきます.</p>
<h2 id="exif%E3%81%A8%E3%81%AF" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#exif%E3%81%A8%E3%81%AF">exif とは</a></h2>
<blockquote>
<p>デジタルカメラで撮影した画像データに, 撮影条件に関する情報 (メタデータ) を追加して保存できる, 画像ファイル形式の規格のことである.
画像データそのものは主に JPEG 形式で扱われる.</p>
</blockquote>
<p>とのことなので, 画像を取り敢えず調べればいいことが分かります. 敢えてサイトのレイアウトを色々非表示にしているので, サムネイル画像しかありませんね.</p>
<p>Windows PC なら画像を保存してから右クリック -&gt; プロパティ -&gt; 詳細 で見ることが出来ます. 下の画像のように Google Drive へのリンクが添えられています.</p>
<p><img data-layzr='1.png' alt=''></p>
<h1 id="%E7%AC%AC2%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%AEpart-2" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E7%AC%AC2%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%AEpart-2">第 2 のカギ Part.2</a></h1>
<p>大体の方がここまで来て「何でこんなのにマジになっちゃってんの  ?」と辞めたと思います. 予想通りです.</p>
<p>リンク先には以下の 3 つが入っていました.</p>
<ul>
<li>F.png</li>
</ul>
<p><img data-layzr='F.png' alt=''></p>
<ul>
<li>hint.html</li>
</ul>
<p><img data-layzr='2.png' alt=''></p>
<ul>
<li>wecary.png</li>
</ul>
<p><img data-layzr='wecary.png' alt=''></p>
<p>以下, それぞれについて解説していきます.</p>
<h2 id="f-png%26hint-html" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#f-png%26hint-html">F.png &amp; hint.html</a></h2>
<p>html ファイルを開くと &quot;F(R, G, B)&quot; と書かれたボタンのみが表示され, クリックすると<a href="https://asciimw.kadokawa.co.jp/">アスキーメディアワークス</a>のサイトに飛びます.
F が何を意味しているか分かりませんが, RGB は恐らく画像の RGB チャンネルのことだと分かりますので RGB チャンネルに &quot;何か&quot; 処理をする Function であることに気付いてほしいです.</p>
<p>次に, F.png という名前からも F がなす意味はこの画像にありそうです. 足の数から含まれているのは C, H, N, O だと推測できるので, それぞれの数を数えると F.png は &quot;C20H25N3O&quot; を表していることが分かります. この分子式で表される物質で特に有名なのは <strong>LSD</strong> (麻薬) だと調べれば分かります. (ちゃんと形も合ってる... はずです)</p>
<p>つまり, LSD(R, G, B) なのか ? もう少し LSD に他の意味がないか, RGB に適応できそうなものはないか調べると <strong>&quot;Least Significant Digit&quot;</strong> (最下位けた数字) にたどり着けると思います. &quot;Least Significant Bit&quot; (最下位ビット) はよく競プロなどで聞くので知っとくといいかも. RGB 値はそれぞれ 0 から 255 までの値を取るのでとりあえずはできそう ! の精神でお願いします.</p>
<h2 id="wecary-png" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#wecary-png">wecary.png</a></h2>
<p>どの画像に LSD(R, G, B) を適応させるか. まあ多分 wecary.png でしょう... (謎の色合いで違和感を感じた人は<s>ランダム</s>ウェカリーちゃん通)</p>
<p>取り敢えず, RGB 値それぞれの LSD を取りましょう. はい, 実装してください. 色々な形で出力していくと, 1 ピクセルごとに R, G, B 値の LSD を順に並べて区切った時, 意味のありそうな結果が得られます.</p>
<p><img data-layzr='3.png' alt=''></p>
<p>序盤以外は全て &quot;000&quot; となっています. 察しが良ければ, これらは文字コードを表していることに気付くことでしょう. そして先ほどの html ファイルでのリンク先, アスキーメディアワークス ... アスキー ... ASCII ... つまり, <strong>&quot;LSD(R, G, B) to ASCII&quot;</strong> ということでした. 例として実装した Python のソースコードを載せておきます. openCV のインストール方法は<a href="https://qiita.com/fiftystorm36/items/1a285b5fbf99f8ac82eb">コレ</a>とかを参考にしてください. どの言語を使ってもこんな感じです, 多分.</p>
<pre><code class="hljs language-python"><span class="hljs-keyword">import</span> cv2

<span class="hljs-comment">## 画像を読み込む</span>
img = cv2.imread(<span class="hljs-string">&quot;wecary.png&quot;</span>)
<span class="hljs-comment">## cv2 の仕様上 B, G, R の順がデフォなので入れ替える</span>
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

<span class="hljs-comment">## 高さ と 幅</span>
H = img.shape[<span class="hljs-number">0</span>]
W = img.shape[<span class="hljs-number">1</span>]

<span class="hljs-comment">## デコード結果の初期化</span>
res = <span class="hljs-string">&quot;&quot;</span>

<span class="hljs-keyword">for</span> y <span class="hljs-keyword">in</span> <span class="hljs-built_in">range</span>(H):
    <span class="hljs-keyword">for</span> x <span class="hljs-keyword">in</span> <span class="hljs-built_in">range</span>(W):
        <span class="hljs-comment">## 1 ピクセルごとに RGB 値を取ってくる</span>
        r, g, b = img_rgb[y, x]

        <span class="hljs-comment">## それぞれの LSD を R, G, B の順に並べて数値化</span>
        ascii_num = <span class="hljs-number">100</span> * (r % <span class="hljs-number">10</span>) + <span class="hljs-number">10</span> * (g % <span class="hljs-number">10</span>) + (b % <span class="hljs-number">10</span>)

        <span class="hljs-comment">## ASCIIコードを文字に直してデコード結果に追加</span>
        res += <span class="hljs-built_in">chr</span>(ascii_num)

<span class="hljs-comment">## デコード結果を出力</span>
<span class="hljs-built_in">print</span>(res)
</code></pre>
<p>実際に動かしてみると以下のような文章が出力されます. 詳しくは自分で動かしてみてください. txt ファイルに出力すると見やすいかも.</p>
<blockquote>
<p>You are awesome! 2nd key is xxxx. <br>
Let's move on to the next step. <br>
https://youtu.be/xxxxxxxxxxx</p>
</blockquote>
<h2 id="%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%AC%E3%83%8E%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%BC" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%AC%E3%83%8E%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%BC">ステガノグラフィー</a></h2>
<p>今回用いたこのような暗号化手法をステガノグラフィーといいます. この企画で一番伝えたかったことです. 第 1 のカギから元ネタが分かった人はこの言葉にすぐ行き着くんじゃないかなと思います. 下図がステガノグラフィーの概念図です.</p>
<p><img data-layzr='sutegano.png' alt=''></p>
<p>今回用いた <eq><span class="katex"><span class="katex-mathml"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>K</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">K</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="base"><span class="strut" style="height:0.6833em;"></span><span class="mord mathnormal" style="margin-right:0.07153em;">K</span></span></span></span></eq> は誰でも実装でき, <eq><span class="katex"><span class="katex-mathml"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>C</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">C</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="base"><span class="strut" style="height:0.6833em;"></span><span class="mord mathnormal" style="margin-right:0.07153em;">C</span></span></span></span></eq> と <eq><span class="katex"><span class="katex-mathml"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>S</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">S</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="base"><span class="strut" style="height:0.6833em;"></span><span class="mord mathnormal" style="margin-right:0.05764em;">S</span></span></span></span></eq> の色合いに違いが見て分かるので弱い暗号化です. 一般に質の高いステガノグラフィーを解析し, 復号することは非常に困難です. 画像の中にコードを仕込んでマルウェアを送り込むといった悪用もされているようなので気を付けてください.</p>
<h1 id="%E7%AC%AC3%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%AE" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E7%AC%AC3%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%AE">第 3 のカギ</a></h1>
<p>新歓記事か ?? のような雰囲気しかありませんが, 得られた Youtube のリンクを踏むと &quot;3rd key&quot; というタイトルの動画にたどり着きます.</p>
<p><img data-layzr='image (6).png' alt=''></p>
<p>音声に注目すれば, 流れてくる正弦波の周波数ピークを解析すればいいことが分かります. 手法は以下の 2 つです.</p>
<ul>
<li>FFT について学び, 実装する.</li>
<li>音感から予測する. (オススメ)</li>
</ul>
<p>折角なので, FFT (高速フーリエ変換) について説明します.</p>
<h2 id="fft%E3%81%A8%E3%81%AF" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#fft%E3%81%A8%E3%81%AF">FFT とは</a></h2>
<blockquote>
<p>簡単に言えば時系列データである波形から, どの周波数成分をどのぐらい含んでいるかを検出する手法.
時間領域の信号から周波数領域の信号への変換と言える.
細かいことは大学の授業で学びましょう.</p>
</blockquote>
<p>実装した Python のソースコードを載せておきます. ラの音が 440Hz だと知っていれば, そっちから攻める方が早いです. (どうせ素数だろという予想もできますしね)</p>
<pre><code class="hljs language-python"><span class="hljs-keyword">import</span> numpy <span class="hljs-keyword">as</span> np
<span class="hljs-keyword">import</span> wave
<span class="hljs-keyword">import</span> matplotlib.pyplot <span class="hljs-keyword">as</span> plt

<span class="hljs-comment">## wav ファイル読み込み</span>
wr = wave.<span class="hljs-built_in">open</span>(<span class="hljs-string">&quot;3rd_key.wav&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;r&quot;</span>)
data = wr.readframes(wr.getnframes())
numch = wr.getnchannels()
samplewidth = wr.getsampwidth()
dt = wr.getframerate()
N = wr.getnframes()
<span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-string">&quot;チャンネル数 = &quot;</span>, numch)
<span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-string">&quot;サンプル幅 (バイト数) = &quot;</span>, samplewidth)
<span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-string">&quot;サンプリングレート (Hz) =&quot;</span>, dt)
<span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-string">&quot;サンプル数 =&quot;</span>, N)
<span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-string">&quot;録音時間 =&quot;</span>, N / dt)
wr.close()

<span class="hljs-comment">## 振幅</span>
F_abs = <span class="hljs-built_in">abs</span>(np.fft.fft(np.frombuffer(data, dtype=<span class="hljs-string">&quot;int16&quot;</span>) / <span class="hljs-built_in">float</span>((<span class="hljs-number">2</span> ^ <span class="hljs-number">15</span>))))
<span class="hljs-comment">## 振幅をもとの信号に揃える</span>
F_abs_amp = F_abs <span class="hljs-comment"># 交流成分はデータ数で割って2倍</span>
F_abs_amp[<span class="hljs-number">0</span>] = F_abs_amp[<span class="hljs-number">0</span>] / <span class="hljs-number">2</span> <span class="hljs-comment"># 直流成分は2倍不要</span>
<span class="hljs-comment">## 周波数軸のデータ作成</span>
fq = np.linspace(<span class="hljs-number">0</span>, dt, N) <span class="hljs-comment"># 周波数軸</span>

<span class="hljs-comment">## グラフ表示</span>
fig = plt.figure(figsize=(<span class="hljs-number">12</span>, <span class="hljs-number">6</span>))
<span class="hljs-comment">## FFT のグラフ（周波数軸）</span>
plt.xlabel(<span class="hljs-string">&#x27;freqency(Hz)&#x27;</span>, fontsize=<span class="hljs-number">14</span>)
plt.ylabel(<span class="hljs-string">&#x27;amplitude&#x27;</span>, fontsize=<span class="hljs-number">14</span>)
plt.plot(fq[:<span class="hljs-built_in">int</span>(N/<span class="hljs-number">2</span>)+<span class="hljs-number">1</span>], F_abs_amp[:<span class="hljs-built_in">int</span>(N/<span class="hljs-number">2</span>)+<span class="hljs-number">1</span>]) <span class="hljs-comment"># ナイキスト定数まで表示 (詳しくは大学)</span>
plt.savefig(<span class="hljs-string">&#x27;result.png&#x27;</span>)
plt.show()
</code></pre>
<p>結果はこんな感じで出ます. 拡大して出力すれば 3rd key が分かります.</p>
<p><img data-layzr='res.png' alt=''></p>
<h1 id="%E3%81%84%E3%81%96%E9%8E%8C%E5%80%89" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E3%81%84%E3%81%96%E9%8E%8C%E5%80%89">いざ鎌倉</a></h1>
<p>3 つの鍵を手に入れたわけですから, 掛け合わしたものをサイトに戻って入力しましょう. リンク先はとある Twitter アカウントです. おめでとうございます. ランダムの秘宝はあなたのものです.</p>
<h1 id="abc" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#abc">ABC</a></h1>
<p>とはいかず, 最後にカカシの役割を果たす関門があります. そのアカウントのツイートに貼られている QR コードからギガファイル便のリンクを踏むとパスワードとして</p>
<p>$ A^B \bmod C$</p>
<p>が求められます. 実は, 先ほどの Youtube の動画の概要欄に A, B, C と書かれた写真投稿サイト <a href="https://imgur.com/">imgur</a> へのリンクが 3 つあります. それぞれの写真はランダムの合宿で淡路島に行った時のものです. 楽しかったです. 合宿については後輩くんの<a href="https://ch-random.net/post/100/">記事</a>を読んでね. 同様に画像を解析することで A, B, C の値が分かります.</p>
<p>べき乗の剰余を求めるときは<strong>繰り返し二乗法</strong>ですね. 競プロを始めてちょっと経ったときにオーバーフローが直らなくて悶々としました. 実装は<a href="https://ch-random.net/authors/pngn/">活発な部員のペンギン</a>が既に<a href="https://ch-random.net/post/7/#5-%E7%B9%B0%E3%82%8A%E8%BF%94%E3%81%97%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%B3%95">コチラ</a>で紹介してるので見てください. 速くなくてもいいという場合は Python で次のように 1 発で書けます.</p>
<pre><code class="hljs language-python">A = <span class="hljs-built_in">int</span>(<span class="hljs-built_in">input</span>())
B = <span class="hljs-built_in">int</span>(<span class="hljs-built_in">input</span>())
C = <span class="hljs-built_in">int</span>(<span class="hljs-built_in">input</span>())
<span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-built_in">pow</span>(A, B, C)) <span class="hljs-comment"># A^B mod C を出力</span>
</code></pre>
<p>このカカシのおかげで 記事内で動かしてた JavaScript を解析した悪いカラス達を撃退することが出来ました. (ちゃんと策を講じない私の技量に問題があるのだけれど)</p>
<p>ギガファイル便の仕様上, 記事が公開されてからほんの数日はまだリンクが生きているので, 是非真相を知りたい暇人の皆様はやってみてください. そして, 今のこのご時世を考えて色々察してください. よろしくおねがいします.</p>
<h1 id="%E6%9C%80%E5%BE%8C%E3%81%AE%E3%81%82%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%8D" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E6%9C%80%E5%BE%8C%E3%81%AE%E3%81%82%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%8D">最後のあとがき</a></h1>
<p>新歓ブログリレーとは ? って内容でしたが, これを正攻法で解く新入生がいたら滅茶苦茶パリピッピだな ? という趣旨のチャレンジでした.</p>
<p>元ネタは <a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B7%E3%82%B1%E3%82%A4%E3%83%803301">Cicada 3301</a> です. 頑張って入門の扉を叩き, かつモチベと暇な時間がある人が 2 週間で実装できるレベルで組むのが難しかったです. (できてない) 私なら絶対無理だ !</p>
<p>ランダムは名の通り (?) 何でもできる環境が整いつつあるので, この新歓ブログリレーを通じて興味を持ってくださった新入生たちは是非ともランダムでランダムな生活を送って欲しいなと思います. できる環境が無ければ自分で作っていきましょう. あと, 一緒に beatmania IIDX しませんか ?</p>
<p>それではまた !</p>


【28日目】ステガノグラフィーを用いた暗号化手法

PARIPIPPI CHALLENGE 2020 解説

【28日目】ぱいてょんで頑張る合成音声処理

GTTS + 音声処理で某ぶつの森風ボイスメーカーを作りたかったんだなも！

<p>情報オタク工学, 始めませんか ?</p>
<div class='my-title'>
<div>目次</div>
<ul>
<li>
<a href="#1-はじめに">1. はじめに</a>
</li>
<li>
<a href="#2-要素技術">2. 要素技術</a>
</li>
<li>
<a href="#3-データセット">3. データセット</a>
</li>
<li>
<a href="#4-実験手法">4. 実験手法</a>
</li>
<li>
<a href="#5-結果">5. 結果</a>
</li>
<li>
<a href="#6-考察">6. 考察</a>
</li>
<li>
<a href="#7-結論">7. 結論</a>
</li>
</ul>
</div>
<h1 id="1-%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#1-%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB">1. はじめに</a></h1>
<p>近年, 人工知能の基盤である深層学習をはじめとする機械学習手法が大きく発展してきている. また, その発展を受けて人工知能を用いた創作物理解が注目されているが, 創作は人間による高度な知的活動であるため, 未だに難しいタスクであると考えられている.</p>
<p>本稿では, 堅苦しいことは抜きにしてなんちゃって機械学習を用いた遊びを紹介する. 人工知能の研究に興味があるオタクの皆には読んでほしい.</p>
<p>ぱいてょんへの興味の第一歩となれば幸いです.</p>
<h1 id="2-%E8%A6%81%E7%B4%A0%E6%8A%80%E8%A1%93" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#2-%E8%A6%81%E7%B4%A0%E6%8A%80%E8%A1%93">2. 要素技術</a></h1>
<h2 id="%E3%81%B1%E3%81%84%E3%81%A6%E3%82%87%E3%82%93(python)" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E3%81%B1%E3%81%84%E3%81%A6%E3%82%87%E3%82%93(python)">ぱいてょん (Python)</a></h2>
<p>データ解析や AI の分野で広く使われていることから, 今後も需要が大きくなると予想されている言語. 競プロで使うと計算時間を考えるのが苦痛らしい.</p>
<p>ちゃんとインストールする時は Python 3 を入れましょう.</p>
<h2 id="%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a></h2>
<p>機械で学習すること. ちゃんと線形代数を勉強しておこうね...</p>
<h2 id="chainer" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#chainer">Chainer</a></h2>
<p>Python で深層学習のプログラムを実装する際に使用するフレームワークの 1 つ. 日本製. そんでもって<a href="https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1912/06/news052.html">開発終了</a>. 本稿を書くために導入した. 他には PyTorch や TensorFlow, Keras などがある. 個人的には PyTorch がオススメ.</p>
<h2 id="illustration2vec" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#illustration2vec">illustration2vec</a></h2>
<p>illustration2vec とは, Masaki Saito &amp; Yusuke Matsui (2015) らが提案した画像のベクトル化手法で,
<a href="https://danbooru.donmai.us/">Danbooru</a> と <a href="https://safebooru.org/">Safebooru</a> から 100 万枚の画像を用いて学習した事前学習済みモデルが公開されている. Chainer で動く. (もちろん他のフレームワーク用に書き換えれば使えるが, めんどくさい...) Chainer で動くと言ったが, 今の Chainer のバージョンではエラーを吐くので <a href="https://github.com/rezoo/illustration2vec/issues/6">issue</a> を色々見て訂正する必要がある. 詳しくは<a href="https://github.com/rezoo/illustration2vec/raw/master/papers">元論文</a>を読もう.</p>
<div class="alert alert-warning">
<div>
Danbooru のリンクを踏むときは注意 !!
</div>
</div>
<h3 id="%E9%81%A9%E5%BF%9C%E4%BA%8B%E4%BE%8B" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E9%81%A9%E5%BF%9C%E4%BA%8B%E4%BE%8B">適応事例</a></h3>
<p>illustration2vec は, <a href="https://danbooru.donmai.us/">Danbooru</a> と <a href="https://safebooru.org/">Safebooru</a> でよく使われているタグを正解ラベルとしているので, 簡単に二次元イラストの特徴を検出できるため, 大量の画像に対して<strong>類似画像を検索</strong>出来たり, 画像の<strong>意味における画像変換</strong>や応用例として<strong>タグの特徴を満たす画像の生成</strong>などが可能となっている.</p>
<h4 id="1-%E3%82%BF%E3%82%B0%E3%81%AE%E6%8A%BD%E5%87%BA" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#1-%E3%82%BF%E3%82%B0%E3%81%AE%E6%8A%BD%E5%87%BA">1. タグの抽出</a></h4>
<p><img data-layzr='img_6.jpg' alt=''></p>
<pre><code class="hljs">[{
<span class="hljs-symbol">&#x27;general</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;1girl</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.979851484298706</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;brown</span> hair&#x27;, <span class="hljs-number">0.9298213720321655</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;red</span> eyes&#x27;, <span class="hljs-number">0.8501648902893066</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;hat</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.8394175171852112</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;solo</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.664661169052124</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;long</span> hair&#x27;, <span class="hljs-number">0.5601401329040527</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;blush</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.5127583146095276</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;looking</span> at viewer&#x27;, <span class="hljs-number">0.4400078058242798</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;brown</span> eyes&#x27;, <span class="hljs-number">0.32889047265052795</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;gloves</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.2941744327545166</span>)], 
<span class="hljs-symbol">&#x27;character</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;minase</span> iori&#x27;, <span class="hljs-number">0.9728094339370728</span>)], 
<span class="hljs-symbol">&#x27;copyright</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;idolmaster</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.9921579360961914</span>)]
}]
</code></pre>
<p>戻り値は辞書のリストで値は probability となっている. キャラクタの見た目も十分に理解していて, <strong>水瀬伊織ちゃん</strong>をドンピシャで当てているのが分かる.</p>
<p><img data-layzr='img_12.jpg' alt=''></p>
<pre><code class="hljs">[{
<span class="hljs-symbol">&#x27;general</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;1girl</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.9855268001556396</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;blue</span> eyes&#x27;, <span class="hljs-number">0.9412274360656738</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;blue</span> hair&#x27;, <span class="hljs-number">0.9281067848205566</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;solo</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.8681237697601318</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;animal</span> ears&#x27;, <span class="hljs-number">0.7891942262649536</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;white</span> background&#x27;, <span class="hljs-number">0.5850913524627686</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;simple</span> background&#x27;, <span class="hljs-number">0.48277929425239563</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;blush</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.46952560544013977</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;long</span> hair&#x27;, <span class="hljs-number">0.4305582642555237</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;face</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.39329931139945984</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;looking</span> at viewer&#x27;, <span class="hljs-number">0.38631632924079895</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;cat</span> ears&#x27;, <span class="hljs-number">0.3147481083869934</span>)], 
<span class="hljs-symbol">&#x27;character</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [], 
<span class="hljs-symbol">&#x27;copyright</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;original</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.4210817217826843</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;touhou</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.26882970333099365</span>)]
}]
</code></pre>
<p>ちゃんと<strong>ケモ耳</strong>であることや, どちらかと言えば<strong>オリジナルキャラクター</strong>であることを当てている.</p>
<p>当たり前だけど, 学習時に使っていないタグのキャラクタを当てるのは不可能.</p>
<p><img data-layzr='img_1.jpg' alt=''></p>
<pre><code class="hljs">[{
<span class="hljs-symbol">&#x27;general</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;1girl</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.9704602956771851</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;brown</span> hair&#x27;, <span class="hljs-number">0.9501469731330872</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;solo</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.9093031287193298</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;long</span> hair&#x27;, <span class="hljs-number">0.7882393598556519</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;red</span> eyes&#x27;, <span class="hljs-number">0.7473381161689758</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;open</span> mouth&#x27;, <span class="hljs-number">0.6213598847389221</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;smile</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.5815153121948242</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;blush</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.4819558262825012</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;jewelry</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.38118976354599</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;looking</span> at viewer&#x27;, <span class="hljs-number">0.3717324435710907</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;bow</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.3690112829208374</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;face</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.34078890085220337</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;hair</span> bow&#x27;, <span class="hljs-number">0.28263092041015625</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;earrings</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.2521438002586365</span>)], 
<span class="hljs-symbol">&#x27;character</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [], 
<span class="hljs-symbol">&#x27;copyright</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;idolmaster</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.46120685338974</span>)]
}]
</code></pre>
<p>と思いきや, 超最近の<strong>辻野あかりちゃん</strong>はキャラクタの特定はできていないンゴながらも, 恐らく画風から<strong>アイマス</strong>であるンゴと予想しており, 感動したンゴ.</p>
<p><img data-layzr='img_17.jpg' alt=''></p>
<pre><code class="hljs">[{
<span class="hljs-symbol">&#x27;general</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;solo</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.5309839248657227</span>), (<span class="hljs-symbol">&#x27;no</span> humans&#x27;, <span class="hljs-number">0.5140414834022522</span>), 
(<span class="hljs-symbol">&#x27;1girl</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.4384467899799347</span>)], 
<span class="hljs-symbol">&#x27;character</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [], 
<span class="hljs-symbol">&#x27;copyright</span><span class="hljs-symbol">&#x27;:</span> [(<span class="hljs-symbol">&#x27;touhou</span>&#x27;, <span class="hljs-number">0.7172183990478516</span>)]
}]
</code></pre>
<p><strong>no humans</strong> (一応, 女の子扱いされてる). 東方キャラと予想されてるのはおさげのせいかな...</p>
<h4 id="2-%E7%89%B9%E5%BE%B4%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%8A%BD%E5%87%BA" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#2-%E7%89%B9%E5%BE%B4%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%8A%BD%E5%87%BA">2. 特徴ベクトルの抽出</a></h4>
<pre><code class="hljs">shape: (<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">4096</span>), dtype: float32
[[ <span class="hljs-number">7.47459459</span>  <span class="hljs-number">3.68610668</span>  <span class="hljs-number">0.5379501</span>  ..., -<span class="hljs-number">0.14564702</span>  <span class="hljs-number">7.31408596</span>]]
</code></pre>
<p>1 x 4096 次元のリストが返ってくる.</p>
<h4 id="3-%E5%8B%95%E7%94%BB%E3%81%AB%E3%82%82%E9%81%A9%E5%BF%9C%E5%8F%AF%E8%83%BD" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#3-%E5%8B%95%E7%94%BB%E3%81%AB%E3%82%82%E9%81%A9%E5%BF%9C%E5%8F%AF%E8%83%BD">3. 動画にも適応可能</a></h4>
<p>フレームごとに解析すればこんなこともできるらしい... 凄い (KONAMI 感)</p>
<p><iframe class="mt-4" style="width: 100%; aspect-ratio: 16/9; border-radius: 1.6em;" src="https://www.youtube.com/embed/ifVNqG2IwbI" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe></p>
<h2 id="%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90">主成分分析</a></h2>
<p>機械学習において私たちは画像や文章をベクトル化して解析しますが, 一般にこれらのベクトルは高次元です. 私たちが目で見て理解できるのは2, 3次元までなので要するに, 高次元のデータを上手に表現する上で大事な所を探し, 次元を圧縮することでデータの識別や特徴が分かりやすくなります.</p>
<p>本稿では次元削減アルゴリズムの 1 つである, <a href="https://jp.mathworks.com/help/stats/t-sne.html">t-SNE</a> を用いて, 上で述べたように illustration2vec の出力として得た 4096 次元をデータを 2 次元上にマッピングすることを目的とします.</p>
<h1 id="3-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#3-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88">3. データセット</a></h1>
<p>Twitter で募集をした結果集まった部員の推しキャラクタ, 及びランダム部員との関わりを通じて主観で決めたキャラクタの顔画像を 1 キャラクタにつき 3 枚ずつ用意した.</p>
<p>画像総枚数は 75 枚, サイズは 256 x 256 に統一している. (<s>データ数少なくね ?</s>)</p>
<p><img data-layzr='image (7).png' alt=''></p>
<h1 id="4-%E5%AE%9F%E9%A8%93%E6%89%8B%E6%B3%95" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#4-%E5%AE%9F%E9%A8%93%E6%89%8B%E6%B3%95">4. 実験手法</a></h1>
<ol>
<li>illustration2vec の事前学習済みモデルを用いて, データセットに含まれる画像を 4096 次元の特徴ベクトルで表す.</li>
<li>t-SNE を用いて, 特徴ベクトルを 2 次元にマッピングし, illustration2vec によるベクトル表現化の妥当性について考える.</li>
</ol>
<h1 id="5-%E7%B5%90%E6%9E%9C" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#5-%E7%B5%90%E6%9E%9C">5. 結果</a></h1>
<p>下図に, t-SNE を用いて特徴ベクトルを 2 次元にマッピングした結果を示す. 点の代わりに画像をプロットする方法はコチラの<a href="https://qiita.com/hanon/items/ccc9acff10b647387dca">記事</a>を参考にした.</p>
<p><img data-layzr='figure_20_.png' alt=''></p>
<h1 id="6-%E8%80%83%E5%AF%9F" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#6-%E8%80%83%E5%AF%9F">6. 考察</a></h1>
<p>画像全体の色合いよりも, キャラを優先してクラスタを形成し, 分類されていることが分かります. (三密 !!) キャルに至っては アニメ, ゲーム, 3Dモデル (CM) とすべて異なる媒体ですが, 画風に依らずキャラクタの特徴を上手に捉えていることが分かります. ここまで綺麗に分かれたのは, 顔を強調したデータのみを扱ったからだと考えられます.</p>
<p>データ数が断然少ないので断言はできませんが他に見える特徴としては, 男性キャラクタや no humans がそれぞれまとまっていたり, グラフ上部にアイドル関連のキャラクタが固まってプロットされているようにも感じられることから, 物凄く未来を感じます. 夢が広がりますね.</p>
<h1 id="7-%E7%B5%90%E8%AB%96" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#7-%E7%B5%90%E8%AB%96">7. 結論</a></h1>
<p>illustration2vec 凄い !! ぱいてょんすごい !! みんなもやろう !!</p>
<p>今後は, illustration2vec を用いた好きな画像の生成にも挑戦したいなと思います.</p>


【28日目】ぱいてょんで頑張る機械学習

ぱいてょんを使ってランダム部員の推しの特徴を可視化してみる

【25日目】既に曖昧な高校数学で学ぶ使えない証明問題

任意の自然数 n について, 全ての桁の数字が奇数である n 桁の 5^n の倍数が存在することを示せ.

【18日目】オススメ音源紹介 - セール情報あり〼

𝔐𝔶 𝔑𝔢𝔴 𝔊𝔢𝔞𝔯

【16日目】ゲスト : 情報工学課程 新 3 回生 ヤマダさん (仮称)

第 1 回 チキチキ☆ランダムって外から見たらどうなんじゃい !!? って聞いてみま SHOW

【13日目】

Paripippi Challenge 2020

<h1 id="%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB">はじめに</a></h1>
<p>自己紹介はしません. 皆さんはもう既に<strong>らんだむちゃん</strong>の動画は見ていると思います.</p>
<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/Wrm2wpqIr7E" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
<p>可愛いですね. 今回は各動画の初めに流れているようなジングル素材の作り方について説明します. このジングルの内容によって企業や商品, キャラクタのイメージに大きくつながることがあるので意外と大事な奴なのです. もちろん映像と合わさっての相乗効果ですが.</p>
<p>この記事ではなるべく安価 (?), かつ初心者にも分かりやすいように (?) 1 ステップずつ解説していきます. 私もまだ初心者なので自己流で申し訳ないですが... また, 今回はらんだむちゃんの動画で使われている奴よりも少しシネマティックなモノを作ろうと思います.</p>
<h1 id="%E7%92%B0%E5%A2%83" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E7%92%B0%E5%A2%83">環境</a></h1>
<ul>
<li>Windows 10</li>
<li>FL Studio 20 Signature</li>
</ul>
<h1 id="%E3%83%9C%E3%82%A4%E3%82%B9" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E3%83%9C%E3%82%A4%E3%82%B9">ボイス</a></h1>
<p>今回使うのはフリーの VST プラグインである <a href="https://www.plogue.com/products/alter-ego.html">Alter/Ego</a> の <a href="https://www.plogue.com/products/voice-banks.html">Marie Ork 2</a> ボイスバンクです. Alter/Ego は無料ながらも英語だけでなく, 日本語歌唱にも対応している合成音声ソフトです. プリセットや変更できるパラメータも多く, また POLY / MONO の切り替えによって和音を鳴らすことも簡単です. 勿論, &quot;東北きりたん&quot; や &quot;初音ミク&quot; などを使っても大丈夫です.
<img  class="mt-4" style="border-radius:1.7em;" src="/post/29/marie.png" alt="marie_ork" title="marie_ork" width="75%" height="75%">
上の画像のように, 歌詞を入力しておくことで順番に鳴った音に合わせて歌ってくれます. まずは適当なコードを打って歌ってもらいましょう.</p>
<p><audio src="chr_1.mp3" controls preload="auto" controlsList="nodownload"></audio></p>
<p>コード進行などはサンプルパックなどに MIDI データが入っていたりするので, 初心者の内はそこからインスピレーションを沸かせるのもいいと思います. 私は初心者なので, Cymatics 社が無料で出してる Future Bass のあれそれから作りました. <a href="https://cymatics.fm/pages/free-download-vault#(grid%7Cfirst-filter)=.midi;">ココ</a>から色々ダウンロードできます.</p>
<h1 id="%E3%82%A8%E3%83%95%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%A7%E3%82%B3%E3%83%8D%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%8F" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E3%82%A8%E3%83%95%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%A7%E3%82%B3%E3%83%8D%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%8F">エフェクトなどでコネていく</a></h1>
<p>① <strong>コンプレッサー</strong></p>
<p>ボーカルは音量差が大きいので, コンプをかけておかないと後悔します. 今回は NATIVE INSTURUMENTS 社の <a href="https://www.native-instruments.com/jp/products/komplete/effects/supercharger/">SUPERCHARGER GT</a> を用いました. インターフェースが好みです. この前後でディエッサーやイコライザーなどで軽く整えていきます.
<img  class="mt-4" style="border-radius:1.7em;" src="/post/29/sc.png" alt="sc" title="sc"></p>
<p>② <strong>ボコーダー</strong></p>
<p>先ほどのを聴く限り, メリハリが感じられません.  そこで, &quot;<strong>RANDOM</strong>&quot; の部分を強調するために FL Studio 付属のボコーダー, Vocodex を用いて更に電子音感を増幅させます.
<img  class="mt-4" style="border-radius:1.7em;" src="/post/29/v.png" alt="v" title="v" width="50%" height="50%"></p>
<p>③ <strong>ダブリング</strong></p>
<p>Waves Audio 社の <a href="https://www.minet.jp/brand/waves/doubler/">Doubler</a> を用いてボーカルに厚みを付加し, さらにステレオ感も増幅させます.
このプラグインは最強なので手に入れておいて損はないです.
<img  class="mt-4" style="border-radius:1.7em;" src="/post/29/d.png" alt="d" title="d" width="75%" height="75%"></p>
<p>ここまで煮詰めたものがこちらです.</p>
<p><audio src="chr_2.mp3" controls preload="auto" controlsList="nodownload"></audio></p>
<p>④ <strong>ディレイ &amp; リバーブ</strong></p>
<p>空間系のエフェクトを用いて残響を作ります. 何を使っても良いです.  センド &amp; リターン用のミキサーチャンネルを別に作ると良い. (空間系エフェクトの統一と CPU リソースの軽減化)</p>
<p>⑤ <strong>FX</strong></p>
<p>パリーンやドーン, チュドーン, ギュイーーンといった音でさらに雰囲気を作ります. 記念日などで各社がサンプルパックをよく投げ売りするのでそういう時に買い貯めます.</p>
<p>⑥ <strong>イコライザー</strong></p>
<p>1 つ 1 つのトラックに対してイコライザーをかけていきます. これがとても難しいですが, その時の気分で決めます. 目より耳を信じたほうが良いです. 私は耳が少し悪いです. 使っている音が全ていい感じに聞こえるまで試行錯誤していれば上達は早くなると思います. 私は iZotope 社の某プラグイン達に頼ってばかりなので駄目です.</p>
<p>⑦ <strong>音量調整とマスタリング</strong></p>
<p>各トラックの音量バランスを調整した後, 本来ならばしっかりとマスタリングという手順を踏まなければなりませんが現在, 記事が公開される当日の夕方なので FL Studio 民の最終兵器 Soundgoodizer を挿して楽して終了です.</p>
<h1 id="%E5%AE%8C%E6%88%90" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E5%AE%8C%E6%88%90">完成</a></h1>
<ul>
<li>らんだむちゃんの動画で使っているもの</li>
</ul>
<p><audio src="CALL_CHR.wav" controls preload="auto" controlsList="nodownload"></audio></p>
<ul>
<li>今回作ったもの</li>
</ul>
<p><audio src="chr_3.mp3" controls preload="auto" controlsList="nodownload"></audio></p>
<ul>
<li>テープストップ効果をつけたらオシャレ度が増す</li>
</ul>
<p><audio src="chr_4.mp3" controls preload="auto" controlsList="nodownload"></audio></p>
<h1 id="%E7%B5%90%E8%AB%96" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#%E7%B5%90%E8%AB%96">結論</a></h1>
<p>これがランダムのイメージ....? そんな馬鹿な</p>
