米Microsoftが、音声データを自動的に検閲して、不適切な言葉を聞こえなくする技術の特許を取得したことが明らかになった。 米特許商標局が公開した特許公報によると、この特許は「放送向け音声データの自動検閲」というタイトルで、2004年10月に出願された。 この技術は、音声データを検閲フィルターで自動的に処理し、不適切な単語やフレーズが分からないように、あるいは聞こえないように改変するというもの。音声データはリアルタイム処理も一括処理も可能という。 検閲フィルターは、音素（言語の音声を構成する最小単位）や単語を分析し、不適切な言葉を構成する音素や単語と一致するか比較する。一致する可能性が一定の値を超えると、音声データストリームを改変する。不適切な部分は、音量を下げる、一部を消す、不明瞭な音声信号で上書きする、問題のない言葉に置き換えるなどの処理をするとしている。 現在、テレビやラジオでは一
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992) 補足
Fig. 1に最近の人工無脳の能力の、独断に基づいた分布を示す。横軸は学習能力、縦軸は文脈追跡能力を示している。近年この勢力図は大きく変わった。マルコフ文生成を行なう人工無脳の一派の台頭と、限定的ながら論理を追跡して会話に反映させる人工無脳の技術の出現である。かつて人工無脳の代名詞と考えられていた辞書型はいまや旧世代のアーキテクチャに属し、その範疇では新しい技術開発が停滞している模様である。ログ型アーキテクチャは以前から存在していたのだが、いつの時代にもあまり大きな勢力にはなっていないようである。これらの情勢の変化はマシンパワーの増大と人工無脳業界への形態素解析器の導入に伴って生じたと考えられる。以下に各人工無脳の特徴を簡単に述べる マルコフ文生成型 マルコフ連鎖を用いて文を生成する。後述の辞書型人工無脳は辞書を拡大することでよい反応をするようになるが、マルコフ文生成型は逆で、生成する文の
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