京都市四条烏丸のレンタル会議室をまとめておきます。
京アカで対面イベントを計画されている方は参考にして下さい。
4つの会議室を紹介しますが、すべてFORUM四条烏丸ビルという同一ビル内にあります。
まず、場所が少しややこしいので、FORUM四条烏丸ビルへの行き方を以下に示します。
ステップ1. 四条烏丸の交差点へ行く。
ステップ2. 大丸京都店のウラ側へ行き、銀色の球体オブジェの前に立つ。
ステップ3. OKURAの横の通路を通り、FORUM四条烏丸ビルへ入る。
・ふれあい貸し会議室 京都B-505
ホームページ
収容人数12人
ホワイトボード有り
・ふれあい貸し会議室 京都A-306
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収容人数12人
ホワイトボード有り
・SF京都四条烏丸サテライトANNEX
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収容人数8人
ホワイトボード有り
・SF京都四条烏丸サテライト
ホームページ
収容人数8人
ホワイトボード有り
作成: 藤原大樹
更新: 2023年5月10日
新しい読書会の企画です。この4月から、竹村和子の『愛について:アイデンティティと欲望の政治学』の読書会をしようと考えています。
竹村和子（1954-2011）は、英語圏文学、批評理論、フェミニズム/セクシュアリティ研究が専門で、ジュディス・バトラーの翻訳者としても知られています。
読書会のペースは二週間に一回、一回につき一時間半、場所はオンラインを予定しています。
基本的には平日の夕方16時以降開催を考えており、日時は参加者と調整します。
ご関心のある方は、 kyotoacademeia@gmail.com までご連絡ください！
皆さんこんにちは。京都アカデメイア正会員の村田智子さんが、京アカ書評を書いてくれました！
対象作品は、高橋順子著、『夫・車谷長吉』です。京アカ公式サイトへのリンクを貼ります。
是非ご覧になってみてください。
https://kyoto-academeia.sakura.ne.jp/book_review/id109/
昔の人々がどのように地球の大きさを測定したかをまとめました。影を用いた測定法、星を用いた測定法、山を用いた測定法の3つがあります。
PDFファイル
作成: 藤原大樹
更新: 2023年3月6日
分析哲学読書会はクワイン「経験主義の二つのドグマ」を読みました。次回3月31日（金）13時～16時、サイモン・エヴニン著、宮島昭二訳『デイヴィドソン－行為と言語の哲学』の一章をめざして読みはじめます（本は買わなくても結構です）。田島正樹先生と共に、骨格をしゃぶりつくしましょう。録画有。お問合せは kyotoacademeia@gmail.com まで！
フリーランスの知人に依頼して、英語の音声教材を作成してもらいました。利点や今後の課題が見えてきたので、そのことについて執筆します。
私は趣味で英語の勉強をしています。塾に通っているわけではなく、完全に独学でやっています。最近は英単語力強化、いわゆるVocabulary Buildingに力を入れています。使用している英単語帳は「一杉武史著 改訂版 キクタン英検1級 アルク社」です。どうやって勉強するかというと、英単語帳の短いフレーズを何度も音読します。大学受験用のシステム英単語と同じ勉強方式です。さらに、リスニング力を向上させるには、自分で発音するだけでなく、音声教材のお手本を聴くことが重要です。ところが、キクタンでは長い例文の音声ファイルはありますが、短いフレーズには音声ファイルがありません。困ったことにリスニングの練習ができません。1つの解決策はネイティブスピーカーに依頼して音声教材を作成してもらうです。しかし、この方法はお金がかかり過ぎて無理です。2つ目の解決策は、人工知能を活用して音声教材を作るです。これは比較的安くできるのではないかと閃きました。
実はQuizletという無料のWebアプリがあります。Quizletは自作の単語カードを作って、Web上で暗記していくというシステムです。Quizletは単語カードを人工知能による音声で読み上げてくれます。しかし、英語の読み上げは少し不自然です。Quizletより自然な英語音声で勉強したいと思いました。
人工知能に英語を喋ってもらうためには、まず自作の英単語帳を作成する必要があります。今回はマークダウンファイルの表を用いて英単語帳を作ります。表の各行はフレーズを表します。そして表の各列は、ID番号、英語フレーズ、日本語フレーズ、コメントの4つです。マークダウンの実体はただのテキストファイルです。しかし、マークダウンは手軽に綺麗なドキュメントに変換できます。マークダウンファイルをhtmlファイルに変換することで綺麗な表ができます。その変換をするのはStackEditという無料のWebアプリです。次に、htmlファイルをPDFファイルに変換すれば、印刷できる状態になります。その変換をするのはChromeという無料のブラウザです。
今回音声教材を作成するにあたって、Google社のWaveNetという人工知能を活用します。WaveNetはText-to-Speechという種類のソフトウェアで、文字情報を音声情報に変換してくれます。簡単にいうと原稿を読み上げるアナウンサーの役割を果たす人工知能です。高性能な人工知能なのですが、下記のサイトに無料の試用デモがあります。とりあえず、試用デモを動かして自分の好きな言葉をWaveNetに喋らせて下さい。音声が自然で人間に近いことが分かると思います。
https://cloud.google.com/text-to-speech
WaveNetは英語と日本語だけでなく、40以上の言語を喋ってくれます。そして、男女の声質が準備されています。利用料金は有料ですが、100万文字あたり$16米ドルで格安です。更に、最初の100万文字は毎月無料です。なので、英単語帳一冊分を読み上げるだけなら、実質無料で毎月利用できます。ただし、クレジットカード情報をGoogleに登録する必要があります。
必要な技術はプログラミング言語Pythonの入門レベルだけです。一般に、人工知能を活用するには高度な専門的知識が必要になります。しかし今回は、専門的知識は全く必要ありません。その理由は、WaveNetとPydubが直感的なPythonのAPIを提供してくれるからです。難しくはないが、時間と手間が掛かるという認識です。
Pythonプログラムを活用するに当たって、パソコン環境を整備する必要があります。以下の手順で行います。
Step1. 人工知能WaveNetを使える様にパソコン環境を整備する。
下記のYoutube動画を参考にします。
下記のPythonプログラムも参考になります。
https://gist.github.com/coding-youtuber/e8a2970bde14e08b5854fab5ae8003e4
Step2. PythonのライブラリPydubをインストールする。
Pydubは直感的なAPIで音声ファイルを連結できます。音声の連結は足算記号＋で実現できます。
Pythonのプログラムを用いて音声教材を作成します。入力は英単語帳であるマークダウンファイルです。出力は音声教材であるmp3ファイルです。次の手順でPythonプログラムは動作します。
Step1.英語音声と日本語音声のそれぞれを作成する。
Step1.1 英語音声をWaveNetで作成する。
英語フレーズをアメリカ英語、Speed=0.85でmp3ファイルを作成する。
Speed=1.00は英語ネイティブの標準スピードなので速すぎます。Speed=0.85にすると少しゆっくり目で丁度良いです。
Step1.2 日本語音声をWaveNetで作成する。
日本語フレーズをSpeed=1.00でmp3ファイルを作成する。
日本語は標準スピードで問題ありません。
Step2. 英語音声と日本語音声を連結する。
Pydubを用いて英語と日本語のファイルを連結する。
1フレーズに対して、「英語から日本語へ」と「日本語から英語へ」の2種類のmp3ファイルを作成する。音声ファイルを連結する際に、下記の様に空白音声を入れる。
（英日ファイル） = （英語フレーズ） + （2秒間の空白） + （日本語フレーズ） + （2秒間の空白）。
（日英ファイル） = （日本語フレーズ） + （2秒間の空白） + （英語フレーズ） + （2秒間の空白）。
ファイル名は「ID番号.mp3」とする。
コメント列及びID番号列は読み上げない。
WaveNetは非常に賢い人工知能ですが、たまに漢字を誤読します。例を二つ挙げると、
例1:入力「口げんかはもう止（や）めなさい!」
=> WaveNet「口げんかはもう止（ど）めなさい!」
例2:入力「あなたの家までお供（とも）する」
=> WaveNet「あなたの家までお供（きょう）する」
などがあります。訓読みすべき漢字を音読みしてしまうという傾向があります。この問題は、入力をひらがなやカタカナにすることで取り敢えずは解決できます。例1だと、入力を「口げんかはもうやめなさい!」にするだけです。
実務上は次の手順で音声教材を改定します。
Step1. 音声ファイルを自分の耳で聴いて精密検査する。
Step2. 修正箇所の一覧表をマークダウン形式で作成する。
Step3. 修正箇所一覧表をPythonプログラムへ入力し、誤読のない音声ファイルを作成する。
Step4. 修正した音声ファイルで古い音声ファイルを上書きする。
Step5. 音声教材全体の最終検査をする。
さっそく音声教材を用いて英語のトレーニングをしてみました。リスニング力を向上させられそうな予感がしました。ほぼほぼ満足しています。日本語音声は少しだけ不自然です。将来的にGoogle社にWaveNetを改善してもらうしかないです。しかし不思議なもので不自然な音声でも数回聴くうちに耳が慣れます。日本語音声の不自然さは、仕方ないと諦めます。一方英語音声は、ネイティブ発音に完璧に近いと言える水準なので、大満足です。ただ、英語音声の方でも、少し怪しい発音を発見しました。例を挙げます。
“at the zenith of his career”と聴こえたでしょうか？ 残念ながら私の耳にはそうは聴こえなかったです。聞き取り不可能でした。この現象は、私の英語耳が悪いのか、WaveNetが悪いのかは判断できません。したがって、英語音声についてもこれ以上の追求は行いません。
実は数年前に今回と同じように人工知能を用いて音声教材を作成しようとしました。その当時の合成音声技術は現在と比べてとても低かったです。非ネイティブの私が聴いても、英語音声は明らかに不自然でした。この数年間で技術の進歩があり、今回はGoogle社のWaveNetを利用することで、英語学習の実用に耐えうる音声教材を作成できました。
作成: 藤原大樹
更新: 2022年12月24日
