中国語のレッスンでお世話になっている 台湾talk🇹🇼 GWの話や単語や文章の作り方とか。 だいぶ読めるようになった文字も増えてきて✨ 難しい文法は分かるまで 授業で復習してくれるのでありがたいです🥺 今月も中国語の授業頑張ろう☺️ #台灣talk# #台湾華語# #taiwan#

中国語のオンラインレッスンで使ってる教材のやりとりが面白くてそんなところも楽しみながら頑張ってます✏️ 使い方によって様々な訳し方をする単語もあるので本当に毎度毎度驚く！！ #台湾talk# #台湾華語# #台湾# #taiwan#

【語学】 『ネイティブが使う順に覚えられる 中国語漢字５００』 中国語の常用漢字は約2,500字。うち約1,000字は日本の漢字と同じ。 だから、漢字で効率よく語彙を増やそう❗️ 最もよく使う上位500漢字を単語・用例とともに解説。 発音を一緒に覚えて、会話力もアップ✨yh

台湾talkの授業の模様♪ 単語とその単語の使うシチュエーションを 例文の会話で教えてもらったり 中国語でインタビューしているYouTuberさんを見ながら台湾の方の会話を聞きいて勉強したり文法を学んだり、色んな方法で教えてもらえるから 勉強苦手な私でも1年以上続けられてる🥺 #台湾talk##台湾華語#

歌声とBGMをまとめて曲ごと生成できるAIモデル「WanSong v1.0」の技術レポートが公開された(https://arxiv[.]org/html/2607.14749v1)。 これまでの曲生成AIは、AR(自己回帰、文章を単語ごとに予測して繋げる方式で音を生成)か、ARと拡散モデル(ノイズから徐々に音を復元する生成方式)を組み合わせた多段階パイプラインが主流だった。WanSongはこの構成をやめ、拡散モデルだけで最大5分の高音質な楽曲を一発生成する、約250億パラメータ(25B)のモデル。しかもボーカルとBGM(伴奏)を別々の音声トラックとして同時に出力する。 このdual-stem(2軌道)構成には理由がある。ボーカルとBGMを1つのトークンにまとめて学習すると、モデルがボーカルに引っ張られてBGMの表現が弱くなる。さらに生成の忠実度を調整するCFG(Classifier-Free Guidance)を強めるとボーカルは正確になるがBGMが崩れ、弱めるとその逆が起きるというジレンマもあった。WanSongはボーカルとBGMを完全に別トークンとして学習し、この干渉自体をなくしている。副産物として生成直後から両者が別トラックのまま得られるため、後工程のミックスや編集もしやすい。 600万時間超の多言語楽曲データで学習し、中国語・英語・日本語・韓国語4言語・200曲のベンチマークでは発音誤り率(PER)が7.43%と、Suno V5の22.80%、Mureka V7.6の12.7%を大きく下回った。独自の音楽性評価でも5.49点でSuno V5の4.18点を上回っている。

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中国語をやってて良かったのは、彼女と中国映画を観てる時、字幕と実際のセリフが微妙に違くて、「そうじゃないんだよなぁ」と呟くと、彼女が「え、なに？」と聞いてきて、「俺なら、こう訳すかな」と説明した瞬間、彼女がさっきまでと違う目で俺を見る、という妄想を彼女がいなくてもできるところだね