PHOTO ©Paik Dahuim 光と糸 ハン・ガン 去年の1月、引っ越しのために倉庫を整理していたら、古い靴箱が一つ出てきた。開けてみると、幼年期につけていた日記帳が10冊あまり入っていた。表紙に「詩集」と鉛筆で書かれた薄い中綴じの冊子を見つけたのは、その日記帳の束の間からである。A5サイズのざら紙5枚を半分に折り、真ん中をホチキス止めした小さな冊子。題名の下には二本のくねくねした線が並べて引いてある。左から上がってくる6段の階段状の線と、右へ下っていく6段の階段状の線。表紙絵のつもりだったのだろうか？ または単なる落書きだろうか？ 冊子の裏表紙には1979という年度と私の名前が、中には合計八篇の詩が、表紙の題名と同じ鉛筆の筆跡できちんと書かれていた。ページの下にはそれぞれ違う日付が時系列で記入されている。八歳の子供らしい無邪気な拙い文章の中で、4月の日付がついた詩が一つ、目にとまっ
記事：白水社 アジア人女性として初めてノーベル文学賞を受賞したハン・ガンさんが、2024年12月7日、ストックホルムのスウェーデン・アカデミーでノーベル文学賞受賞記念講演を行ないました。［写真：THE NOBEL PRIZE HPより］ 書籍情報はこちら 【Nobel Prize lecture: Han Kang, Nobel Prize in Literature 2024】 光と糸 去年の1月、引っ越しのために倉庫を整理していたら、古い靴箱が一つ出てきた。開けてみると、幼年期につけていた日記帳が10冊あまり入っていた。表紙に「詩集」と鉛筆で書かれた薄い中綴じの冊子を見つけたのは、その日記帳の束の間からである。A5サイズのざら紙5枚を半分に折り、真ん中をホチキスどめした小さな冊子。題名の下には二本のくねくねした線が並べて引いてある。左から上がってくる6段の階段状の線と、右へ下っていく6
聴いたことがある曲の一部分が頭の中で何度も繰り返される、“音楽が頭にこびりついて離れない”現象（イヤーワーム／ディラン効果）。音楽心理学者とオーディオエンジニアが協力して科学的に設計された“頭にこびりついて離れない音楽”を消すために特別に作られた40秒間のオーディオトラック「The Earworm Eraser」を知っていますか？ 米国の公共ラジオ局NPRが特集しています。 12月に入り、ホリデー／クリスマス・シーズンの定番曲がさまざまな場所で流れる季節となりました。NPRは「クリスマスに欲しいのは...この曲を頭から追い出す手助け」と題して、「The Earworm Eraser」を特集しています。 「The Earworm Eraser」は、頭の中で何度も何度も繰り返し再生されて、なかなか消えない曲、いわゆる“頭にこびりついて離れない音楽”を消すために特別に作られた40秒間のオーディオ
Published 2024/11/19 07:35 (JST) Updated 2024/11/19 10:57 (JST) 親しみやすい言葉による詩や翻訳、エッセーで知られ、戦後日本を代表する詩人として海外でも評価された谷川俊太郎（たにかわ・しゅんたろう）さんが13日午後、老衰のため死去した。92歳。東京都出身。葬儀は近親者で済ませた。喪主は長男賢作（けんさく）さん。 父は哲学者谷川徹三。10代で詩作を始め、1952年、20歳の時に第1詩集「二十億光年の孤独」でみずみずしい言語感覚を持つ戦後詩の新人として注目された。 詩人の川崎洋さんと茨木のり子さんが創刊した詩誌「櫂」に参加。現代詩に限らず、絵本、翻訳、エッセー、童謡の歌詞、ドラマの脚本など半世紀以上にわたって活躍した。「朝のリレー」など国語教科書に採用された詩も多く、幅広い年代の人々に愛読された。 他の詩集に「六十二のソネット」「こ
米情報長官候補が日本敵視発言 「太平洋侵略国が再軍備」―トランプ次期政権 時事通信 外信部2024年11月15日07時12分配信 ギャバード元米民主党下院議員＝１０月２４日、西部ネバダ州ラスベガス（ＡＦＰ時事） 【ワシントン時事】トランプ次期米政権で国家情報長官に抜てきされたギャバード元民主党下院議員（４３）が昨年、日本を敵視するような発言をしていたことが分かった。旧日本軍によるハワイの真珠湾攻撃に合わせ、１２月７日にＸ（旧ツイッター）で「太平洋侵略を思い起こすと、現在の日本の再軍備は本当に良い考えだろうか」と述べ、日米が再び戦わないよう「注意しなければならない」などと記した。 米国務長官にルビオ氏 対中強硬派の外交通―トランプ次期政権 米領サモア出身のギャバード氏は、ハワイ州選出の下院議員などを経て、２０２０年大統領選で民主党の候補者指名争いに立候補。その後無所属となってトランプ氏に接近
母校での講演が終わったあと、俺はしばらく放心状態だった。 いや、我ながら頭おかしいとしか言いようがないが、これ以外に母校で話したいことは特になかった。特に、俺の母校、新潟大学教育学部附属長岡中学校は、教員から校長から全員新潟大学の人なので、新潟大学こそが至高の学校であり、新潟大学を愛する愛大学教育みたいなのを受ける。だから俺だって「新潟大学ってまあまあイケてる大学なのかな」と思って育ったのだが、俺より成績がいい奴らがどんどこ新潟大学にブラックホールのように吸い込まれていって、その後どうなったかわからなくなってしまう。というか、全く中央で活躍しない。 俺が、せいいっぱいの覚悟で、故郷の後輩たちガキどもに言えることが、俺の考える、俺の同級生がもっと輝けたはずの事実を指摘することだった。それが (附属長岡の生徒は)新潟大学に行ってはいけない。 (附属長岡の生徒は)教育学部に行ってはいけない。 と
たとえば ・世界の合言葉はด็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็ด้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้ ・ด็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็ด้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้の左手 ・198ด็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็ด้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้ ・百億のด็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็ด้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้
筆者はUTAUによる波形接続の時代から「その人の声になりきる」技術を試してきましたが、このほど、その中でも画期的と思える技術に出会いました。『Seed-VC』（Seed Voice Conversion）というオープンソースソフトです。 ■AIボイチェンの進化どこが画期的なポイントかというと、高い音質を維持しながら、ゼロショット、つまりファインチューニングをせずに、1秒から30秒までの短い音源を参照するだけで、短時間でオリジナルに近いボイチェンができるところにあります。 以前紹介したDiff-SVCやRVCは、オリジナル音声に近いボイチェンが可能ですが、学習にはそれなりの長さのオーディオデータと高性能GPUによる処理が必要です。
みなさん、こんにちは！9月は久しぶりに個人開発をしてました。 今回はGeminiを使って、ちょっと変わった文字起こしアプリを開発したので、その裏側をお話ししていきたいと思います。その名も「無限もじおこし」です！ 「無限もじおこし」はその名の通り、時間無制限、無料で使える文字起こしアプリです。普通に考えたら「え？大丈夫なの？」って感じですよね笑 でも、ちゃんと収益的に成り立つ算段を立てています。この記事ではそこらへんの考えや、アプリ開発における技術的な学びについてまとめていきたいと思います！ 「無限もじおこし」の紹介主な特徴音声の文字起こしが無制限に可能 （10時間でも100時間でも！）使いやすさにこだわった機能 （コピー、シェア、自動タイトル生成など）「よく使う単語帳」に登録すると、文字起こしの変換精度アップバックアップ機能があるので、機種変更などが発生しても簡単に引き継げます そして、無
今回の総裁選では、決選投票に残った2人の候補者に5分間ずつのスピーチの時間が設けられた。石破氏の演説には「心を動かされた」（旧岸田派中堅）などと好意的な反応が見られた半面、高市氏は制限時間を超えて話し続けてスタッフに指摘されるなど、ちぐはぐな印象を与えたようだ。（デジタル編集部）
「英文がスラスラ読めるようになりたい」私の切実な願いに、読書猿さんは言い放った 「まず2万語な！」 ――― 6年前の話 だ。 藁にもすがる思いで手を出したのがこれ。1127日かけて2回読んだ。結果は次の通り。 7870 words 始める前 9944 words 1周目（610日）完了後 12509 words 2周目（517日）完了後 語彙力は preply でテストした。 語彙力が増強されていることが数字で分かるが、あまり驚きはない。この『Merriam-Webster's Vocabulary Builder 』は、250もの語根や語幹をベースに単語を解説する単語帳で、私の英語力で背伸びして読めるレベルなので、そりゃ2回も読んだら強くなるわな、と思う。 それよりも、3年も続いたことに驚いている。 学校を卒業してから、英会話学校へ通ったり（1ヶ月で挫折）、通信講座を受けたり（2ヶ月
hep-th 系の学生さんと話をしていると、勉強の仕方はわかっているのだけれど、 そこから論文を書くことになかなか移行できないケースが散見されます。 ではどうやったらいいのか、という話を何度かすることがあり、毎度同じような助言をしているので、 この際まとめておこうかと思った次第です。 理論物理で且つ hep-th にしか適用できない話も多いかと思いますので、悪しからず。 また、最近子供と話すことが多いので、口調が幼い子供相手のものに引きずられている気がしますが、すいません。 (初稿:2024/9/20) なぜ論文を書かないといけないの? 勉強しているだけではダメなの? 他のところでも書きましたが、教科書や、著名な大論文の勉強をやっていると素晴らしいことを学んで、理解が深まって、とても楽しいです。 一方で、論文を書くためにがんばって新しいことがすこしわかったとしても、自分でなしとげた、という
17日、文化庁が「国語に関する世論調査」の結果を公表しました。 「ゆっくり、のんびり」を『まったり』、「しっかり、たくさん」を『がっつり』と表現することについて「気にならない」と答えた人が8割余りにのぼり、広く定着してきていることがわかりました。 また、本を「読まない」と答えた人が6割余りにのぼり、ほぼ3人に2人が本を読まず、“読書離れ”が進んでいることもみえてきました。 目次 「まったり」「がっつり」 8割余りが気にならないと回答 本を「読まない」6割余り 過去最高に 文化庁は毎年、日本語の使い方の変化などを調べていて、2024年1月から3月にかけて全国の16歳以上の6000人に調査し、3559人から回答を得ました。 この中で、新しい意味や使い方が辞書に記載され始めた表現について「ほかの人が使うのが気になるか、ならないか」を聞きました。 その結果、「ゆっくり、のんびりする」という意味で『
かねてより人間、とりわけ労働者や従業員をリソースと呼ぶことについて批判的な意見を聞くことがあった。 2018 Don't call people resources - Ben Linders 2021 社員を「リソース」と呼んではいけない――。 | d's JOURNAL（dsj）- 理想の人事へ、ショートカット 2022 人間をリソースと呼ばない方がいいと思う - ジムには乗りたい 加えて、これらの主張に対するカウンターを見たこともある。「問題の所在が不明瞭」「情緒的な意見のみで代替が示されない」「人材を人財と書くような言葉遊びでは」等々。俗っぽく言えばここにあるのは、「モノ扱いしないでほしい」vs「とは言っても経営管理上はヒト・モノ・カネ・情報はリソースでしょ」という対立である。 この件について「人間をリソースと呼ぶことの問題についてアカデミックな見解・理論はあるのか」「人間をリソー
今週あなたは仕事で何回「調べ物」をしましたか？ 仕事においても、日常生活においても、私たちは常に何かを調べています。 そして、近年は「探す方法」も増えて、さまざまな情報にアクセスしやすくなりました。しかしその反面、得られる情報量が多く、「正しい情報かどうか」の判断は難しくなったと言えます。調べ物をしながら「これじゃない……」を繰り返した経験は誰しもあるはず。 「国会図書館にはのべ4700万点の本やその他の資料があるけれど、調べたい内容がその中に書いていないこともよくあるし、本の内容が直接検索できるようになっているのは、2024年9月時点だと体感で3割くらいなんです」。 そう語るのは、国立国会図書館のレファレンス業務に15年以上携わり、著書『調べる技術 国会図書館秘伝のレファレンス・チップス』がSNSなどで話題を集める小林昌樹さん。 レファレンス業務とは、図書館の利用者が必要な情報を得るため
あーうちの奥さんも反ワクチンだし陰謀論者だし地球平面説支持者だしその他諸々のセットだけど子どもがいないから実害なく過ごせてる。 関連する話題になったら全然意見が合わないけど普段の仲は良い。 自分がワクチン打つ際には泣いて止められたけど「ワクチンを手放しで信頼している訳でも否定している訳でもないので貴女の心配していることが顕在化する可能性も念頭に置いているが諸々のリスクと社会的な損得（当時は打ってないと参加できないものなどがあった）を総合的に鑑みた結果3回はうつ」という話でとりあえず3回うった。 奥さんがグラフを出してきたら「このグラフの元の資料を確認したところ貴女の論拠としているものは恣意的に期間が切り取られており、原文でグラフ全体をみると貴女の主張とは逆の傾向が出ている」みたいにピンポイントで激詰めはするものの、それを積み重ねても大枠の考えが変わることはなさそうなのでそこは「そういう趣味
最近は生成AIも一通り新発表ラッシュが終わり、ChatGPTが登場した直後の「熱狂」は一通り収まってきたように感じる。 おそらく現在は 「ちょっと触ってみて、すごいと思ったけど、あまり実用性を感じられなくて、今はたまに使うくらい」 という人が多いのではないかと思う。 いわゆる「失望の谷」に入った状態だ。 なぜ生成AIは「失望の谷」に入ったのか。 その原因は明らかで、生成AIを使って、自分が狙っているクオリティの成果品を出すのが難しいし、プロンプトを考えるのが面倒からだ。 例えば、こんな状況を想像してほしい。 朝出勤してきて、最初に 「昨日一緒に飲みに行った、お客さんの部長さんに「お礼」のメールを書きたい」 とする。 多くの方が想像する通り、お礼のメールは結構書くのが面倒だ。 そこで、「生成AIを使ってみよう」と、次のようなプロンプトをChatGPTに打ち込むとどうなるか。 昨日一緒に飲みに
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