Month: January 2026

[Design] ニールセンの10のヒューリスティックステスト

チェック項目を作成して、WFの段階できんちんと1枚ずつ確認していく

システム状態の視認性
L システムが今何をしているか、ユーザーに常にフィードバックを返すこと（例：アップロード中のプログレスバー）。
システムと実世界の一致
L 専門用語ではなく、ユーザーが使い慣れた言葉や概念を使うこと（例：削除ボタンにゴミ箱のアイコンを使う）。
ユーザーの制御権と自由
L 間違えて操作したときに、すぐにやり直したりキャンセルしたりできる「非常口」を用意すること。
一貫性と標準
L 同じ製品内や業界の標準で、言葉や操作の一貫性を保つこと（例：リンクは青色にする、など）。
エラーの防止
L エラーメッセージを出す前に、そもそもエラーが起きないような設計にすること（例：削除前に確認ダイアログを出す）。
想起（記憶）よりも再認
L ユーザーに何かを覚えさせなくても、見れば操作がわかるようにすること。
柔軟性と効率性
L 初心者には分かりやすく、上級者にはショートカットなどの効率的な手段を提供すること。
美学的で最小限のデザイン
L 不要な情報は、本当に必要な情報の邪魔をしないように削ぎ落とすこと。
ユーザーによるエラーの認識・診断・回復のサポート
L エラーが起きた際、何が問題でどう解決すればいいかを平易な言葉で伝えること。
ヘルプとドキュメント

[TTS] Mel-spectrogram出力 → vocoder変換 のサンプル

「波形への復元」には、数学的な近似アルゴリズムである Griffin-Lim法 を使う

import librosa
import numpy as np
import soundfile as sf

# 1. アップロードされたファイルの読み込み
# path は実行環境に合わせて調整してください（通常はカレントディレクトリ）
file_path = 'speech.mp3' 
y, sr = librosa.load(file_path, sr=None) # sr=None で元のサンプリングレートを維持

# 2. Mel-spectrogram への変換
S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128)
S_dB = librosa.power_to_db(S, ref=np.max)

# 3. 復元 (Griffin-Lim)
S_inv = librosa.db_to_power(S_dB)
y_inv = librosa.feature.inverse.mel_to_audio(S_inv, sr=sr)

# 4. 保存
sf.write('output_speech.wav', y_inv, sr)
print(f"'{file_path}' の処理が完了し、'output_speech.wav' として保存しました。")

元

output

Mel-spectrogramとは？: 音の強さを「時間」と「周波数」の2軸で表したものですが、周波数軸を人間の耳の特性に近いメル尺度に変換したものです。

Vocoder（ボコーダー）の役割: スペクトログラムから音声を復元する際、元の波形が持っていた「位相（Phase）」の情報が失われています。このサンプルで使った mel_to_audio（Griffin-Lim）は、その位相を推測して補完する簡易的なボコーダーの役割を果たしています。

より高品質にするには: 実用的なAI（TTSや声質変換）では、Griffin-Limの代わりに HiFi-GAN や BigVGAN といったディープラーニングベースのボコーダーを使って、より肉声に近い高品質な復元を行います。

位相推論に限界があるということですね。