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AdBlock Radio – 機械学習+ユーザー投稿でラジオ番組の広告やトークを飛ばす

AdBlock Radio は、名前の通り、ラジオ広告をブロックするためのサービス/ツールです。音声データから、ラジオ番組のトーク、音楽、そして広告を判別させ、広告やトークの部分を除外することができます。

広告抜きpodcastラジオ再生ツール buffer

AdBlock Radio を使ったwebアプリ buffer の Docker 版を手元で動かしてみました。起動して localhost をブラウザで開くと、カタログから podcast ラジオ局を最大4局まで選ぶ画面になります。

4局について、「音楽を飛ばす」「トークを飛ばす」のチェックを入れて開始ボタンを押すと、サーバアプリケーションが podcast データをバッファしていきます。

バッファされたラジオ音源は上のように色分けされていきますが、青が音楽、緑がトーク、赤が広告と思われる箇所となります。トークや広告を聴かない設定にしておくと、緑や赤に再生が差し掛かったところで、次の青まで再生が飛ばされ、音楽が終わっても次の音楽がすぐに続きます。

とは言っても判定も完全ではなく、ところどころに灰色の「何かわからなかった」部分がまだらに入ったりもします。CM の一部が音楽として再生されたり、ラップなど言葉が多い音楽ではトーク(緑)や不明(灰)の細かい帯のようになったりしました。

最初、なんで4局選ばせるのかな、と思ったのですが、CMやトーク部分を飛ばしてずっと聴いていると、その局の再生が最新に追いついてしまうから、次の局、次の局へと切り替わっていく作りなんですね。4局分のデータを使って、音楽だけを途切れずに流し続ける仕組みということになります。

ラジオ局の情報はCommunity Radio Station Boardから取得したものをベースにしているようです。このサイトにはコミュニティFM局を中心に日本のラジオ局も多数載っていますが、Adblock Radio のリストには日本の局は含まれていないようです。

トークやCMの判定はスペイン語など英語以外のラジオ局でもそれなりに動いているのを確認したので、おそらく登録して試せばそこそこ動くのでしょうね。

影響

ラジオ局は広告料もテレビやネットに比べて安いそうですし、こんなadblockツールを使う人が増えたら広告料への影響が大きいでしょうね。

個人的には、ラジオにCMが入るのは昔からなので慣れているというか、ウェブ広告やYouTube の広告などに比べるとそれほど気になりません。

ウェブ広告はポップアップや全画面広告、動画広告などいろいろなヤンチャが過ぎたために、広告ブロックツールを使う人を増やしてしまった歴史がありますが、ラジオ局が無くなってしまうような影響が出るのであれば、この Adblock Radio のようなツールは少しやりすぎなのではないかなあ、とも思います。

まあ、それとは別に、放送内容を自動でカテゴライズして切り出すというアイデアは面白く、何か他にもいい応用があるかもしれません。

via Hacker News

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米アニメエキスポで評判を呼んだ「俺の嫁(Waifu)自動販売機」

Waifu Labs は、一点もののアニメ風の少女イラストを機械学習によって生成してくれるという webサービスです。

内部の生成の仕組み自体は、Gwern さんのThis Waifu Does Not Exist (解説) を流用しているもので、StyleGAN による自動生成された「存在しない(=既存作品等に無い新規の)アニメイラスト」画像です。

今回のサイトは、完全なランダムで一枚を生成するというオリジナルとは違い、生成の段階で16種類提示される「最初の好み」「色の傾向」「細部」「ポーズ」を選んでいくことで、自分が選択した好みのオリジナルのイラストが得られる、というものになります。

生成された一点画像は、枕やポスターとして購入できる、というのがサイトの狙っているビジネスモデルでしょうか。

作者チームはこのシステムをアメリカ・ロスアンゼルスの Anime Expo に持ち込み、ブースを設けてカスタムのイラストを販売(英語圏でいうところの commission)し、希望者の長蛇の列を作ったのだと、ブログで裏話が公開されています。

ツイッター等のソーシャルメディアでアイコンをこういったアニメ絵にしてる人が特に日本語圏では多く、既存の作品から切り取ったものを使ってる場合は著作権や利用権について突っ込みが入ることも多いと思います。こんな風に自分の希望から他にないイラストが自動生成できてしまうのですから、こういったものを使えばその問題も解消しますね。

また、これぐらいのイラストが数分で無料で手に入ってしまうとなると、ちょっとしたカットを描くような仕事にも影響がでるかもしれませんね。

それから、著作権やオリジナリティという意味では、こういった自動生成のデータを大量に公開し続けておくと、後から人力で描かれたイラストと非常に似たものも存在し、「先行公開していた」と主張することだってできるかもしれません。機械的な自動生成が簡単に使えるようになることで、いったい著作権って何だ、というような騒動が起き、仕組みの対応も迫られる近未来があるかも。

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機械学習で3塁コーチの盗塁サインを見破る

実験工作系有名YouTuberのマーク・ローバーさんの新作は、実用的で面白く、機械学習がどんなものかを野球ファンに強く印象づけるような動画です。野球のコーチが出すブロックサインを、機械学習を使って当ててしまおうという企画。

まずは子供の野球を使って単純なサインを当てるのですが(02:00)、これはサインと盗塁したかどうかを3通り入力しただけで当てられるようになってしまいます。この時点では、帽子と左耳を連続で触った時だけが盗塁の指示でした。

動画は04:00 あたりから機械学習の簡単な紹介をし、06:00 からは、50人の草コーチに尋ねたブロックサインの作り方を説明します。

ほとんどのコーチが、あらかじめ決めておいた場所=インディケーターを触った後にどこを触るかで、盗塁を伝えていることから、機械学習を使うまでもなく、90%の盗塁サインは見破れるとなりました。

残りの10% を見破るものとして、ニューラルネットワークを適用します。

正しいデータの入力は、まだ泥臭い方法を使っています。3塁ベースコーチの様子をカメラを設置して撮影し(11:40)、学習結果を用意しておきます。

そして、スターバックスの空のカップに隠した GoPro で映したコーチをスマートフォンで見ながら、すべての動作をアプリ上で入力すると… アプリが盗塁か否かをたちどころに教えてくれます。

今は動画で撮影したコーチの膨大なサインから、一挙手ごとに正解データを入力しているのでたいへんでしょう

ローバー氏は動画の終わりに、「各リーグにはそれぞれ、こういった機械を使ったサイン破りを禁ずるルールがあるはず」「決してルール破りを奨励するものではありません」と(12:40)。

実際にプロの試合でこんなものを使ってしまっては、野球の面白さが無くなってしまいますからね。個人的にはもう、コーチもバッテリーもハンドサインじゃなくて無線で連絡しちゃってもいいのではと思いますが。試合時間短縮にもつながるでしょうし。

野球とサインという日常的でわかりやすい事例(北米と日本だけかもしれませんけど)で、機械学習の活用法やその仕組みをおもしろく解説しているよい動画だと思いました。