Tips の履歴(No.10)

ターミナルを立ち上げる
インストールディレクトリを適当な場所に作る
- mkdir julius
https://github.com/julius-speech/julius/releasesで最新版のバージョンを確認（4.6なら下記の通り）、ダウンロードする
- wget https://github.com/julius-speech/julius/archive/v4.6.tar.gz
ファイルを解凍する
- tar xvzf ./v4.6.tar.gz
解凍したフォルダに移動して、Juliusをインストールする (cdコマンドは正しいディレクトリを引数にしないと動かない)
- cd ./julius-4.6/
- ./configure
- make
- sudo make install
インストールできたか確認
- julius -help
認識用ファイルをダウンロード（これも最新版をチェックしてからファイル名を設定する)
- wget https://osdn.net/dl/julius/dictation-kit-4.5.zip
認識用ファイルを解凍(上記でダウンロードしたファイル名になっているか確認)
- unzip ./dictation-kit-4.5.zip
認識用ファイルを解凍したディレクトリに移動(上記で解凍したディレクトリ名になっているか確認)
- cd ./dictation-kit-4.5.zip/
使ってみるためのコマンド（使用中に終了したいときはCtrl-C）
- julius -C ./main.jconf -C ./am-gmm.jconf -nostrip
喋ってみるとターミナルに認識結果が出力される

$ mkdir julius
$ cd ./julius/
$ wget https://github.com/julius-speech/julius/archive/v4.6.tar.gz
$ tar xvzf ./v4.6.tar.gz
$ cd ./julius-4.6/
$ ./configure
$ make
$ sudo make install
$ julius -help
$ wget https://osdn.net/dl/julius/dictation-kit-4.5.zip
$ unzip ./dictation-kit-4.5.zip
$ cd ./dictation-kit-4.5.zip/
$ julius -C ./main.jconf -C ./am-gmm.jconf -nostrip

[[Big Sur (MacOS 11.4-) の問題：https://tam5917.hatenablog.com/entry/2021/06/25/151637]]

Win用

↑

Kaldiの導入†

↑

OpenJtalkの導入(編集中)†

↑

画像関係†

↑

FaceAPI†

王くんより、万さんが以前使っていた一番簡単なfacepapiの共有

googleドライブリンク

FaceAPIset_Wangフォルダをダウンロード　--中身:FaceAPIStreamer,FaceTrackingAPI_NC-V3.2.6,udp_cliant_processing,demo_grandfront
opencvをインストール
Processingをインストール
Processingでudpのライブラリをインストール
FaceTrackingAPI_NC-V3.2.6フォルダ内のsetup_FaceTrackingAPI_NC-V3.2.6.exeをインストール
FaceAPIStreamerフォルダ内のSocket.exeを起動
udp_client_processingフォルダ内のudp_cliant_processing.pdeを起動

これでカメラで撮った顔位置がprocessing内に入力されます。これを使い、どういうものを作りたいのかはシステム次第

↑

OpenFace†

OpenFaceとは、Python用の顔認識及び顔属性分析（年齢、性別、感情、人種）フレームワークです。
顔認識、顔の検証、属性分析などができます。

[環境構築(Anacondaベース前提です) ~mac用です。windowsでは、試せていません。]

仮想環境を作成する
- ターミナルで、conda create -n deepface python=3.7 anaconda　と入力する。（deepfaceのところは、仮想環境の名前です）
- ＊pythonのバージョンは、3.7以上が求められています。
仮想環境をactivateする
- conda active deepface　と入力する。（deepfaceのところは、先ほど入力した仮想環境の名前を入力してください。）
DeepFaceのインストール
- pip install deepface　と入力する。
- (DeepFaceの必須環境には opencvやdlibが含まれているので、自動的にインストールされていると思います。)
- python 上で import deepface と入力し、エラーがなければインストール成功です。

[DeepFaceを動かす]

https://github.com/serengil/deepface　をダウンロードする。
- URLに飛び、「↓Code」とあるので押す。　次に、「Dawnload Zip」を押す→zip形式でダウンロードすることができます。
- 上記のURLを下方にスクロールすると、 README.md とあり、色々な使い方がわかります。
python上で実行する。
- Demo を押すと簡単なやり方の動画が上がっているので、視聴するのをおすすめします（最長 20分くらい）
  - Demoは最新のバージョンではないため、実際にpython上で実行した結果とは異なる場合があります。

[精度について（顔属性分析）]

cvtColorを実行し、画像をグレーにした方が精度が高まります。
- img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

[重要]画像のサイズも精度に大きく影響を与えるので、指定することを推奨します。
- h, w, c = img.shape
- mag = max(224/x, 224/y)
- img = cv2.resize(img, None, fx=mag, fy=mag, interpolation=cv2.INTER_CUBLIC)

作成者　美馬亮太 2021年8月25日

↑

Processing以外、のOpenCVの使い方(C++, Python)(編集中)†

↑

複数連携関係†

↑

Unity-Processing OSC通信†

導入方法のページ

↑このページに従って、UnityProcessingアプリ上でコードを入力し、それぞれ実行してみてください。すると、Processingの実行ウインドウ上でのマウスのｘｙ座標がOSC通信によりUnityに送信されて、Unity側で受信されます。
Unity,Processing間で文字列、数値を送受信ができます。
サンプルコードではマウス座標ですが、送信する値を変更すれば応用が利きます。
何か質問等あればyonezemi20岡田へ

↑

自由なGoogle Formの制作/Google Formにおけるスライダーの作成†

Google Formにおいて、通常はスライダーは作成できない。しかし、近年、スライダーの必要性は増している。そこで、Google App ScriptにおいてHTML形式でFormを作成し、Google Formと連携させる方法を用いて、Google Formの汎用性を高めたい。

https://docs.google.com/document/d/1m_UaVCkUVYBr3MFhcickm5VW3h2bN7iqxQoUhc9TAqU/edit?usp=sharing

Tips の履歴(No.10)

Tips†

HomeBrewについて(編集中)†

Unity関係†

Processing関係†

Pd関係†

Arduino関係†

Raspberry Pi関係†

音声認識関係†

Juliusの導入†