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Post Date:2019年11月9日 

マルチルームミュージック 設定で音楽を視る。

DMM.make 55インチ モニター

fire TV stick を付けたら、fire TV stick が”マルチルームミュージック”に対応したと教えてくれました。TVで音楽を聴くという体験は、Sony サウンドバー HT-S350 が、それなりの音で音楽を奏でてくれるので、Fire TVアプリの ”Amazon Music” や ”Spotify” を試していました。


Sopity on fire TV stick 4k

Spotifyでは、アーティスト名、曲名、アルバムジャケットが視認できます。が、CDジャケットを見ながら音楽を聴いていたときの体験をテレビで再現しているにすぎず、それ以上の新しい体験を感じさせるものはありません。

Spotify on fire TV

amazon on fire TV stick 4k

amazon musicでは、更に歌詞に対応している曲であれば、歌詞が流れるのと、アーティストの写真が背景に表示されます。歌詞を大きな画面で確認できると、「ああ、こう歌っていたのね」と新しい発見もあります。

amazon music on fire TV

しかし、Prime Music の楽曲は、同時に複数の端末でストリーミング再生できないので、Fire TVアプリのAmazon Musicを使ったあとに、Amazon Echoで音楽を聴こうとすると

『Amazon Musicは別な端末でストリーミング中です、この端末に切り替えますか?』

と毎回訊かれます。

その煩わしさもあったので、あまりFire TV Stickで音楽を聴くということはしていなかったのですが、

「マルチルームミュージックってどうなの?」

と思い、試してみました。


マルチルームミュージックルームの設定

マルチルームミュージックの設定は、スマホのAmazon Alexaアプリから行います。

1.右下のデバイスを選択してからデバイス画面の右上のプラスをタップ
Alexaアプリ:グループの追加
2.”マルチルームミュージックをセットアップ”を選択
マルチルームミュージックをセットアップを選択

続いて、マルチルームミュージックの説明画面が表示されるのでこちらは”続行”をタップ

3.グループ名を付ける

マルチルームミュージックのグループ名を決めます。標準名から選ぶことも自分で名前を付けることもできますが、Alexaが正しく聞き取ってくれることを期待して標準名から”リビング”を選択しました。

マルチルームミュージック(グループ名)

4.使用可能デバイスを選択

マルチルームミュージックで使用できるデバイスが表示されるので、各デバイスをタップすると右端にチェックマークが付きます。下記の例では、Echo Plus と Fire TV Stick が選択されています。

マルチルームミュージック(使用可能デバイスの選択)

”保存”をタップすると、設定内容がEchoに反映されます。

マルチルームミュージック(セットアップ完了)

音ズレを修正する

”Alexa, リビング(マルチルームミュージック グループ名)で音楽をかけて”

と、お願いするとテレビの電源が付いて amazon music が立ち上がり、Echo Plus と テレビ(fire TV stick 4K)の両方で音楽が鳴り始めました。

しかし、両方から聞こえてくる音がズレていて

「とっても気持ちが悪い!」

テレビの画面の右下に”オーディオ同期を調整”というのがあったので、Fire TV Stickのリモコンでメニューボタンを押下すると、

マルチルームミュージック(オーディオ同期を調整)

オーディオ同期を調整という画面が表示されます。自分の耳を頼りに微妙な音のズレを調整。写真のように近い位置にあると、310ms ぐらいでズレを感じなくなりましたが、これは環境に依存すると思うので、色々と数値を変えて試してみてください。

マルチルームミュージック(オーディオ同期を調整)
”オーディオ同期を調整” で調整していくと Echo 本体と サウンドバー と両方のスピーカーから音楽が流れるので、音の厚みと広がりを感じられ、単体のスピーカーで聴くより、気持ちよく音楽を聴くことができます。

新しい音楽体験

Alexa, リビングでフランス(国名)のヒットチャートをかけて

など、新しい音楽との出会いを求めて、フランスやインドのヒットチャートを探索しているときに、気になった曲が流れれば、

Alexa, この曲は?

と訊かなくても、アーティスト名、曲名をテレビの画面で確認できます。どんなアーティストなのかも写真があるのでわかります。また、知っている曲でも改めて歌詞を見ると新しい発見もあります。

いま流れている曲が気になれば、アーティスト名を見て、

Alexa, XXXX(アーティスト名)の曲をかけて

と、頼めばそのアーティストの他の曲も知ることができます。また、

Alexa, これに似た曲をかけて

と、頼めば、更に色々な音楽に触れることもできます。

また前述した「別なデバイスで、、、」と言われる煩わしさもないし、一度、マルチルームミュージックで再生が始まれば、あとは、通常の Echo での操作と同じです。

fire TV stick での再生を止めるであれば、fire TVリモコンの戻るで終了します。

Echo単体で音楽を楽しむより、マルチルームミュージックで fire TV stick で音楽を見るというのは、音質的な向上だけではなく、新しい音楽体験が楽しめます。


マルチルームミュージックの残念な点

Alexa,リビングで音楽をかけて

と、いえば、Fire TV Stick が繋がっているテレビの電源もONになり便利なのですが、Echoプランだと、Unlimitedの楽曲はマルチルームミュージックでは再生できません。ま、これはプランの問題ですが、、、。

また、マルチルームミュージックで再生しているときに

Alexa, この曲いいね

と、サムアップしようとしても

『すみません。いまは何も再生されていないようです。』

と、冷たくあしらわれてしまいます。


Echo + fire TV stick 4K で新しい音楽体験を

Echo が新しくなり第3世代第4世代となって Echo Plus と同等の音質がより安価に楽しめるようになりました。fire TV stick 4K と合わせても2万円弱という価格で、新しい音楽体験を楽しめます。

Amazon Echo Plus と BOSE SoundLink Revolve を聴き比べると涙が出るわけ | 象と散歩 でも記載しましたが、他社のスピーカーと聴き比べてしまうと、Echo は、音質的に負けています。しかし、プライム会員であれば、Echo + fire TV stick 4Kで、音楽とビデオコンテンツを楽しむことができますし、amazon music unlimited Echoプラン なら月々380円でもっと音楽を楽しむことができます。

安価に音楽を浪費するにはちょうどよいデバイスです。

Echoプランでの音楽の楽しみ方については、Amazon Music Echo プランで音楽を120%楽しむ方法 | 象と散歩 を参照してください。

更にサウンドバーがあれば、映画も音楽も、より良い音環境で楽しむことができます。

Post Date:2019年10月26日 

ガボールアイで眼の老化に抗う

ガボールアイとパナソニック目もとエステ

人生100年時代と呼ばれる昨今、40代で老眼鏡が必要と言われると一気に老けたような気がしてショックです。英語圏では、老眼鏡をReading glasses(リーディンググラス)といいますが、日本でも読書眼鏡、もしくは、ブルーライト対応付きとしてスマホ眼鏡とかに改名できないのかと思ってしまいます。


老眼の原因とは

この人生の半分以上を共にしなければならない老眼の原因には3つあるそうです。

  1. 目のレンズが固くなってしまう
  2. 目の筋肉が衰える
  3. ピンボケを修正する脳の機能が低下

やっぱり、原因は老化なんですね、、、。


眼トレは老眼に効果はない?

それでも少しでも『目の老化』を軽減する方法はないかと探してみました。

  1. ピンホール眼鏡
  2. ステレオグラム
  3. 眼がよくなる写真

など、目がよくなるといわれているものが多く販売されていますが、ガジェット好きな自分が最初に試したのは、ピンホール眼鏡です。老眼にも効果があると謳われています。確かに小さな穴を通して見るとピントが合わせやすくなるような気がします。しかし、手元がよく見えるようになった実感はありません。

ピンホール眼鏡

ただ見るだけで目がよくなるという写真も本やで見ましたが、あまり効果が望めそうな感じもしないので(個人的感想です)、楽しそうという理由からステレオグラム(図が立体的に見える)の書籍を購入してみました。

ミラクル3Dアイ

この表紙の文様も交差法(寄り目)、平行法でみると図の中に「開いた窓の中に3Dという文字」が立体的に見えます。

「おもしろい!」

でも、効果があったかと問われると「、、、、」です。

何れも眼トレ(目のトレーニング)と目のストレッチを謳っていますが、科学的根拠に基づいているかがわかりませんし、効果も具体的に示されてはいません。


ガポール・パッチは、眼トレでなく、脳トレ

そんなときに見つけたのが、ピンボケのビックマックのような図でした。

ガボールパッチ

これは、ホログラフィーの発明によって1971年にノーベル物理学賞を受賞したデニス・ガボール博士によって考案されたガボールパッチとよばれる図形です。

いままで老眼を改善する方法は「ない」と言われてきましたが、「ガボール・パッチ」を使った「ガボール・アイ」という方法で、脳の中で見ることをつかさどる「視覚野」に作用し、前述した老眼の3つ原因のうち、3番目の脳の補正機能を改善することで、老眼も改善できるそうです。

これを日本でいち早く広めたのが、眼科医の平松 類さんです。ガボールパッチ・ガボールアイ解説サイト に記載されていますが、近見視力(手元を見る視力)が平均で視力が0.2程改善され、8割の人に効果があるとあります。

平松 類さんの書籍『1日3分見るだけでぐんぐん目がよくなる!ガボールアイ』(Kindle版)を購入してみました。

1日3分見るだけでぐんぐん目がよくなるガボールアイ

ガボール・アイやり方は簡単です。

  1. 様々な模様の中からひとつを選び同じ模様をすべて探し出す
  2. 全部見つけたら別の模様を選び同じことを繰り返す
  3. 1.2.を1日に1回、3~10分行う

平野医師いわく、

  • ガボールパッチと背景は白黒である必要がある
  • ブルーライトを回避するためスマホではなく紙を推奨

とありますが、Kindle版を購入してPaperwhiteで試しています。

2週間続けてみて、付録の老眼測定用の「近見視力検査表」で効果を確認してみました。書籍版とはサイズが異なるので、数値ではわかりませんが、始める前よりひとつ下の段も分かるようになりました。

「効果ある!」

と確信できたので、続けてみようと思います。


目によい食べ物は?

目によい食べ物はと訊かれると「ブルーベリー」を想像しますが、平松医師は、緑黄色野菜などに多く含まれる『ルテイン』が、水晶体に集まりやすい抗酸化物質なので、『ほうれん草』、『小松菜』、『チンゲン菜』 などの葉物野菜を推奨しています。

ほうれん草は、多くのルテインを含んでいますが、「ま、まずい」で有名なキューサイの青汁の原料となっている『ケール』には、ルテインがほうれん草の倍も含まれています。

  • ケール   21.9mg(/100g)
  • ほうれん草 10.2mg(/100g)

最近、キューサイは、ロゴを英字に変え、商品名にも現在のケールを前面に出して『ケール青汁』となっています。

キューサイ ケール青汁

目を温める

平松医師のもうひとつのおススメが目を温めて血行をよくすることです。こちらも、使い捨てタイプや電子レンジで温めて繰り返し使えるものなど、色々な商品が販売されています。ホットアイマスクの代名詞ともいえる花王の『めぐりズム』も気持ちよいですが、『あずきのチカラ』は電子レンジで温めて何度も利用できます。

あずきのチカラ

自分のお気に入りは、パナソニック『目もとエステ』です。最新のモデルでは、小型ファンが搭載されてスチーム量が従来の2倍となり、アロマタブレットも差し込めるようです。瞼に伝わる振動が心地よく、エステに無縁な男性には、新たしい境地の発見という感じです。

パナソニック目もとエステ

まとめ、老眼に効く三種の神器

『ガボール・アイ』で脳トレをして、『ケール青汁』でルテインを補充。そして、寝る前にパナソニック「目もとエステ」で、目の老化に抗いましょう。

老眼に効く三種の神器

  • ガボール・アイ
  • ケール青汁
  • パナソニック目もとエステ
Post Date:2019年9月23日 

1分でPythonの学習を始める!

Colaboratory へようこそ - Colaboratory

世の中、データサイエンティストブームです⁉ 少し前ならR(アール)でデータ分析を学習された方も多かったと思いますが、AIというキーワードが浸透すると共に、Python(パイソン)で機械学習ディープラーニング(深層学習)というのが主流になってきています。

そんなPythonが、どんなものなのかを試してみようと思ったときに、障壁となるのが環境構築です。またPCにインストールするので、スマホやタブレットで隙間時間にも勉強しようということもできません。もちろん iOS用の Pythonista 3 - omz:software などもありますが、PCとモバイルでのデータやプログラムの共有などに難があります。

と、いうことで、今回は、Googleアカウントとブラウザさえあれば、場所も環境も問わずに Python の学習を始められる Colaboratory – Google Cloab(コラボラトリー - グーグル・コラボ)の紹介です


Pythonとは

Pythonは、簡単にプログロムが実行できるインタプリタ形式のオブジェクト指向プログラミング言語です。シンプルな文法なのでプログラミング初心者にもわかりやすい言語です。オープンソース(BSDライセンス)として提供されているので、誰でも無料で利用することができます。

そして、データ加工、グラフ作成、データ分析、機械学習といったライブラリ(パッケージ)が提供されているので、簡単なプログラムで最新のデータ分析を行うことができます。


Python の勉強を始めるときの最大の難関

Python でデータ分析や機械学習を行うためのライブラリのインストールや管理を容易にしてくれる Anaconda | World's Most Popular Data Science Platform (アナコンダ)を使うの一般的です。

ANACONDA NAVIGATOR

しかし、何やら黒い画面(コマンドプロント)は出てくるし、取りあえず、プログラムをノートブック形式で書いて実行してくれる Jupyter Notebook も起動したら英語、、、。

jupter notebook

Python を勉強しようと思っても、この最初の環境構築で挫けてしまう人も多いのではないかと思います。


インストール不要、モバイルでも実行可能な Python環境

Colaboratory – Google Cloab は、Googleが機械学習の教育・研究の促進として提供しているクラウドで実行される Jupyter ノートブック環境です。複雑な設定は不要で、Googleアカウントさえあれば無料でブラウザから利用することができます。

また作成したプログラムやデータもGoogleドライブに保存できるのでブラウザさえあれば作業を継続できるし、他の人との共有も容易です。そして深層学習(ディープラーニング)でGPU環境を使用することもできます。

下記は、モバイルでの画面となります。

Colaboratory - Google Colab モバイル

Google Colaboratoryの起動方法

Google Colaboratory の起動は、「Clolaborataly」 でググるか、https://colab.research.google.com/ になります。Googleにログインしていなければ、右上のログインからGoogleアカウントでログインしてください。最初の利用時には認証を求められます。

Colaboratory へようこそ - Colaboratory (ログイン)

Pythonを実行してみよう

ファイル>python3の新しいノートブック」を選択します。(モバイルでの実行なら左上のメニューバーから選択します)

Google Colab - python3の新しいノートブック

新しいノートブックが開きます。ノートブックには、”コード”(Pythonプログラ)か ”テキスト”(ノートブック)が記載でき、これらひとつづつの枡をセルとよびます。

Google Colab - Jupyter Notebook

それでは、さっそくプログラムを書いてみましょう。コードセルに下記のコード書きます。

print('Hello, World!')

上記のコードを実行するには、Windows PCなら 「Ctrl+Enter」、Macなら 「command+return」 です。モバイルで実行する場合はセル左側の「再生ボタン」をクリックして実行しましょう。下図はiPhoneで実行した結果となります。

Google Colab - Pythonの実行

作成したプログラムを保存する

作成したプログラムはGoogleドライブに保存されますので、名前を付けて保存します。PCならメニューバーの「ファイル>名前を変更」で左上の「Untitled1.ipynb」にフォーカスされます。モバイルからならメニューバーから「ファイル>名前の変更…」です。直接ファイル名の部分をクリックしても名前を変更できます。

Google Colab - Jupyter Nootebookの保存

.ipynb」 は、Jupyter Notebookの拡張子になりますので、.(ドット)の前の「Untitled1」を変更します。下記の例では、「Hello World.ipynb」としました。

Google Colab - Jupyter Nootebook 名前の変更

保存するには、「ファイル>保存」かPCなら「Ctrl+S」です。最初にClolaboratalyの認証リクエストを受託すると、Googleドライブのマイドライブに「Colab Notebooks」というフォルダが作成され、Jupyterノートブックのファイルは、こちらのフォルダ配下に保存されます。


Google Colab でライブラリを使う

Colaboratory – Google Cloab は、簡単に Python の学習を始められます。またデータ分析や機械学習で必要な作業を容易にしてくれるライブラリも簡単に使えます。

利用できるライブラリとバージョンは、下記のコマンドで確認できます。

!pip freeze
Google Colab - ライブラリの確認

また必要があれば簡単に追加でインストールすることもできます。

!pip install pandas_profiling

pandas_prifiling は、pandasをもっと便利にしてくれる追加パッケージですが、ライブラリの使い方などはまた別途説明したいと思います。


まとめ

Pythonは、簡単な構文で覚えやすいプログラミング言語です。また豊富なライブラリがありますので、機械学習を勉強したい、データサイエンティストを目指したい、プログラミングを始めたいという方は、先ずは、Colaboratory - Google Colab で Pythonでのデータ分析、機械学習の勉強を始めてみてくさい。

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