こちらのサイトの音と譜面をもとに、自分に足りないものを探ろうと思っています。
http://irkey2.tumblr.com/
2013.12.18 Tonal writing technique project#3 Rondo
こちらの、曲を聞いて、自分にはできないコード進行をメモ。
Bar 9-15
Eb C7 F Bdim Gb F7 Bb
Bar 41-42
Fm Bb7 Cm Ab7 Fm6 G7 Cm
Bar 61-64
Ebm Adim7 Bbm Bbm7/b5 Adim7 F7 Bbm
VSTホストアプリケーションは、VSTHost以外にも、Cantabileというのもあります。
アクティベーションが必要ですが、Cantabile Liteは無料で使えます。なんとなく、VSTHostよりも安定しているような…?気がします。
10年くらい前までMusic Studio Standard(以下、MSS)というDAWを使っていたのですが、久しぶりにインストールし直しました。これまで触れてきたDAWの中で、最もステップ入力がしやすいと自分は感じています。普段はLogic Pro Xを使っていますが、少し思うところがあって、改めてインストールし直しました。
ところで、MSSはVSTは扱えるのですが残念ながら不安定です。しかし、MSS→仮想MIDIケーブル→VSTホストアプリケーションと繋げることで、MSSでシーケンスを組みつつ、安定的にVSTが鳴らせるようです。
仮想MIDIケーブルは、仮想的なMIDIインターフェイスを作成するソフトです。loopMIDIが安定しているとの評判なのでインストール。
また、VSTホストアプリケーションとして、VSTHostをインストール。
あとは、VSTインストゥルメントとして、例えば、Synth1をダウンロードして、VSTHostに追加し、MIDIの接続を設定することで、MSSのMIDI信号をSynth1に伝えて音を出すことができました。
自分が何をインストールしたかのメモになってしまったので、より詳しくは、次のページを参照すると良いと思います。
チバニアンを見に行きました。
チバニアンを見に。もう少し地層のことを勉強してから見にいけば良かったかも… pic.twitter.com/KDaesparTu
— S.Nakamura (@nkm_pa) 2018年1月21日
scikit-learn
scikit-learnに含まれているデータセット(Toy datasets) : http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#toy-datasets
matplotlib
平成29年10月30日に判決が言い渡された事件です。裁判所は、文言侵害、均等侵害を否定し、原告の請求を棄却する判決を言い渡しました。
少し知っているサービスに関する事件だったので、メモです。
機械学習のテストセットとして有名なアヤメデータについて。
Pythonのscikit-learnにも付属しています。
SVMでIrisデータを分類するプログラムについては、例えば、以下のページに記載されています。プログラムを参考にしてしまおう…。
上記ページに記載されていたプログラムを実行するにあたり、anacondaで環境を作成したあと、scikit-learnとmatplotlibとをインストールしたことを備忘録として追記しておきます。
二値分類を行う学習器(例えば、SVM)を用いて、多クラス分類を行う場合の手法について。
クラスがn個ある場合…
参考
