横浜開港記念会館講堂で行われた、古楽器によるモーツァルトの協奏曲と交響曲ーⅡ演奏会を聴いてきました。曲目はピアノ協奏曲　第23番　イ長調　KV.４８８交響曲　第39番　変ホ長調　KV.543バセット・クラリネット協奏曲　イ長調　KV.622の3曲です。演奏はアンサンブル山手バロッコ、ソリストは荒川　智美（フォルテピアノ）満江　菜穂子（バセット・クラリネット）です。いずれの演奏題目も、モーツァルトの大人気作品とは言えないかも知れないが、私の大好きな名曲揃いです。ずっと楽しみにしてました。 
横浜開港記念コンサート(古楽器の響きで味わうモーツァルト)

Nvidia Jetson nano 2GBでjetbotを自作した。手持ちのありあわせの部品を使った究極のDIYだが、チャント自作の道路を走るのがすごい。猫も、なんだろうと見てます。JetBotサイトから最新版の2GB用0.4.2 jetbot-042_nano-2gb-jp441.zipをダウンロードしてEtcherで128GBのMicro SDに書き込む。このOSイメージでJetBotを起動した。USB Wi-Fiは手持ちの、使っていなかったEDUP AC600を使用してインストールできた。USB Wi-FiはJetson nanoでうまく使用できないのもあるので要注意。
Jetson nano 2GBで自作Jetbot

Nvidia Jetson Nano 2GBで日本語音声を話すようにするプロジェクトを開始した。ESPNET-TTS(Text to speech)を参考にして、ホストPCで動かしていた日本語音声生成のInferenceをJetson Nanoに移行した。Tacotron2とMulti-band MelGANを使用して、音声生成スピードを上げるようにした。Pytorch1.7でDockerを使用せず必要なモジュールをインストールした。レスポンスはホストPCよりかなり遅いが、ちゃんと動作している。
JetSpeech(Jetson nanoが日本語を喋る)

OpenAIが公開したGPT-2 モデルをベースにしてPytorch用の日本語事前学習モデルを作成した。 事前学習用の日本語コーパスにはjawikipediaと青空文庫を使用した。Ubuntu20.04上のPytorch 1.6で動作させた。GPT-2の文章生成用の導入フレーズとして以下の文章を使用した。 "私は三流小説家と言われているのは知っているが、小説家に一流も二流も、三流もない、小説を書くだけだ。批評家は嫌いだ。女も嫌いだ" 以下のように文章生成用コマンドでパラメータと導入フレーズを入力するとGPU使用で、数秒で文章を作成してくれる。run-rootフォルダに日本語Pre-trained modelが保存されている。
三流小説家(GPT-2 Japanese Pre-trained Model)

日本語音声コーパスJSUTを使用した、最新の音声生成、Multi-band MelGAN事前学習モデルが公開されたので、早速使ってみた。自前ではなかなか困難な、100万学習ステップの大規模なモデルなので、ありがたく使わせてもらいました。前回と同様に日本語テキスト解析にOpenJTalk、音響モデルにTacotron2を使用して、今回、音声波形変換VocoderにMelGANを使って比較した。結論として、より流暢な生々しい日本語を話すAIになったみたい。滑舌がよりなめらかになったのは、学習ステップの効果か。  
Tacotron 2 と Multi-band MelGANによる日本語音声生成