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Pythonを使って日本語から多言語への自動翻訳をやってみる。自動翻訳=音声認識+機械翻訳+音声合成

これまでの記事で、Pythonを使って、音声認識、音声合成、機械翻訳のやり方を説明してきました。今回はこれらの応用として、Pythonを自動翻訳(自動音声翻訳)の実装を解説していきたいと思います。
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Pythonを使って多言語の機械翻訳をやってみる【Mac:簡単解説】

今回は、Mac上でPythonを使って、自動翻訳の実装を行いたいと思います。 具体的には”googletrans"というライブラリを使って、インターネット経由でGoogle Translate Ajax APIを用いて翻訳を行います。つまりインターネットに接続されている環境が必要になります。
2020.07.02
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Pythonで日本語を音声認識をして音声をテキスト化し、それを音声合成して発音する方法簡単解説【オウム返し by Mac その2:音声合成編】

一つ前の記事では、MacでPythonを使って日本語の音声認識の方法を説明しました。今回はその2として、音声合成つまり、テキストデータをもとに、音声での発音のさせ方を説明していきます。
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Pythonで日本語を音声認識をして音声をテキスト化し、それを音声合成して発音する方法簡単解説【オウム返し by Mac その1:音声認識編】

音声の入出力(音声認識と音声合成)をPythonを使ってMacで行うことが必要になりました。とりあえずMacに日本語で話しかけると、その音声を認識してテキストデータに変換し、そのテキストデータを音声合成により音声で返してくれる、つまり”オウム返し”をしてくれるコードを作ってみました。
2020.06.21
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JupyterLabとJupyterNotebookの違いを簡単に解説【Mac】

JupyterLabは、ご存知Jupyter Notebookの後継機で、Project Jupyterの一環として開発されたWeb型の対話型IDE(綜合開発環境)です。原形の発表は2018年と意外に古く、今後Jupyter NotebookはこのJupyterLabに移行して行くようです。
2020.06.14
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Pythonを使ってYouTubeをダウンロードする方法解説【pytube : 2020年5月】

今回はPythonのpytubeというライブラリーを使って、YouTubeのコンテンツをダウンロードする方法を解説します。
2020.05.09
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手書き文字認識の実装をしてみる、その3(文字認識アルゴリズムの実装)【Python、機械学習】

ぼくの以前の記事の「その1」、「その2」の記事により、MNISTデータセットの読み込みならびに手書き文字のイメージをコンピュータが理解できる形に変換することを説明しました。 今回はそれらを元に、手書き文字のイメージがどの数字を示しているかを、コンピュータに判断させるアルゴリズムの構築を行います。
2019.12.20
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VSCodeの便利なショートカットを紹介するよ。【Mac版:初心者向け】

最近元気なVSCode。ぼくも以前はAtomを使っていましたが、dotinstallさんに言われるままに乗り換えて、今は断然VSCode派です。そんなVSCodeでコードを書く時に知っていれば便利なショートカットをさくっと紹介します。
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手書き文字認識の実装をしてみる、その2(手書き文字イメージをコンピュータが理解できる形に変換)【Python、機械学習】

前回の記事では、MNISTデータセットの解説とそのダウンロード、セーブ、ロードの方法を具体的に解説いたしました。今回は手書き文字のイメージをコンピュータが理解できる形に変換する方法をお話ししていきます。
2020.01.28
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手書き文字認識の実装をしてみる、その1(MNISTデータセットの説明とダウンロード)【Python、機械学習】

手書き文字を(実際には0から9までの10個の一桁の数字)を機械学習の手法を用いてコンピューターに認識させる方法を解説していく3連の記事の1番目です。今回は1番目の記事として、今回使用するMNISTデータセットの説明とそのダウンロードの方法をお話しします。
2020.01.26