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[R-3] ミュージックベルのスペクトル分析

ミュージックベル(ハンドベル)を使って、「振動モーター」と「手振り」で鳴らす音を比較しました。「振動モーター」はスマホのバイブレーションなどで使われているモーターです。Pythonによる高速フーリエ変換(FFT)とグラフ描画ツール(Pylab-plot)を使いました。振動モーターの調節、音の切り出し、FFTの設定などで相当の時間かかりました。両者の音の感じは大きく異なりますが、最大振幅のスペクトルが同じ周波数になることがわかります。理論値の周波数表も示しました。なお動画の手振り音は３回鳴らしていますが、スペクトルは１回分です。この実験のPythonソースプログラムとデータのダウンロードはここをクリックしてください。(2017/09/11)
「ミュージックベルと振動モーター」

「ミュージックベルと振動モーター」

「１２音階の周波数理論値」

「１２音階の周波数理論値」

                     

By • AI研究 •

[E-28] 「Adicola6」物体認識装置

「日経ソフトウェア２０１７年9月号」の松原拓也氏の「チャレンジ！ラズベリーパイ(第18回)」に紹介された米Jetpacの画像認識ライブラリ「DeepBeliefSDK」と英語の音声合成ソフト「eSpeak」を使って、物体認識装置を作り、「Adicola6」と命名しました。画像はGoogleの画像から適当に選び、「iPad-mini」で表示したものをラズパイの専用カメラで読み取り、結果を文字と音声で表現しました。２〜３秒で認識でき正解率は６０％ぐらいでした。まだまだ学習の余地はありますが、1000種類ぐらい識別可能で手軽に認識できるのが便利です。この実験のPythonソースプログラムのダウンロードはここをクリックしてください。(2017/08/20)
「Adicola6」物体認識装置

「Adicola6」物体認識装置

「Adicola6」物体認識装置配線図

「Adicola6」物体認識装置配線図

                     

By • 電子工作 •

[E-27] Let’s Piano2

夏休みの自由研究で「Let’s Piano2」を作りました。演奏はもちろんですが、あらかじめ１８曲が内蔵されていて、付属のPCソフト「Melody IC Factory」で作成した曲も転送できます。このソフトはピアノ本体を買わなくても入手できて演奏もできます。内蔵曲「カノン」とPC転送の「牧場の朝」を動画にしました。(2017/08/19)
「Let's Piano2」組み立て完成図

「Let’s Piano2」組み立て完成図

「Melody IC Factory」

「Melody IC Factory」

         

By • 電子工作 •

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