VM の設定​

「名前付きパイプ」を選択し、パイプ名を「COM1」に設定

Ubuntu の設定​

GRUB の設定​

sudo nano /etc/default/grub で GRUB の設定ファイルを開き、

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash console=ttyS0,115200n8"

に変更する。

保存後、

sudo update-grub

で GRUB の設定を適用する。

シリアルポートの有効化​

シリアルポートでログインできるようにサービスを設定する。

sudo systemctl enable [email protected]
sudo systemctl start [email protected]

接続​

管理者権限で起動する

Tera Term から接続​

PuTTY から接続​

管理者権限で起動する

に設定。

plink から接続​

管理者権限で起動する

[System.Console]::OutputEncoding = [System.Text.Encoding]::GetEncoding("utf-8")
[System.Console]::InputEncoding = [System.Text.Encoding]::GetEncoding("utf-8")
plink.exe -serial \\.\pipe\COM1 -sercfg 115200,8,n,1,N

Ctrl + C で終了

パスワード管理ソフト「Nanohana」を作成し公開しました。

ダークテーマ	ライトテーマ

ダウンロード​

Windows 10 / 11​

VOICEVOX はエディターとエンジンとコアで構成されているとあります。

参考: 全体構成

エディターがアプリで、エンジンが http サーバー、コアが音声合成の処理を行うモジュールになっているらしいです。

つまり、エディターがエンジンに対して REST API (以下 API) を叩いているというわけですね。

というわけで、その API の内容を観察してみようという記事になります。

API のキャプチャーには Wireshark を用いました。

起動時の通信​

http and tcp.port == 50021 でフィルターをかけてみた結果が、こちら。

起動時には以下の情報を読み取っているようです。

• バージョン情報 /version
• エンジンのマニフェスト情報 /engine_manifest
• スピーカー情報 /speakers (ずんだもんなどのキャラクターリスト)
• シンガー情報 /singers (〃)

スピーカー・シンガー取得後は各キャラクターの情報をより詳細に取得しているようですね。(/speaker_info?speaker_uuid=xxx, /singer_info?speaker_uuid=xxx)

音声合成リクエスト時の通信​

では実際にずんだもんで音声合成のリクエストを送って、API を覗いてみました。

以下のような流れで音声が取得されているみたいです。

1. /accent_phrases でアクセントの情報
2. /synthesis?speaker=3 でずんだもんの声を合成

(2.) で送っているリクエストボディの内容は、以下のように (1.) のレスポンスと似たようなものになっています。

したがって、(1.) でアクセントを取得し、(2.) でアクセントから音声を合成するという流れのようです。

実際に API を叩いてみる​

httpie というツールを用いて API を叩きました。

1. スピーカー情報を取得

ずんだもん (ノーマル) の id は 3 であることがわかりました。

2. アクセント情報を取得

ずんだもんなのだ でアクセント情報を取得してみました。 (スピーカー情報と異なり、POST リクエストで取得)

3. 音声合成

以下のようなリクエストボディーを作成します。

{
  "accent_phrases": </accent_phrases で取得したデータ>,
  "speedScale": 1,
  "pitchScale": 0,
  "intonationScale": 1,
  "volumeScale": 1,
  "prePhonemeLength": 0.1,
  "postPhonemeLength": 0.1,
  "outputSamplingRate": 24000,
  "outputStereo": false,
  "kana": ""
}

httpie では wav が扱えないようなので、PowerShell でリクエストを送ります。

# URLとJSONデータを定義
$url = 'http://localhost:50021/synthesis?speaker=3'
$jsonBody = @"
{
  "accent_phrases": [
    {
      "moras": [
        {
          "text": "ズ",
          "consonant": "z",
          "consonant_length": 0.12722788751125336,
          "vowel": "u",
          "vowel_length": 0.11318323761224747,
          "pitch": 5.773037910461426
        },
        {
          "text": "ン",
          "consonant": null,
          "consonant_length": null,
          "vowel": "N",
          "vowel_length": 0.09306197613477707,
          "pitch": 6.108947277069092
        },
        {
          "text": "ダ",
          "consonant": "d",
          "consonant_length": 0.04249810427427292,
          "vowel": "a",
          "vowel_length": 0.09372275322675705,
          "pitch": 6.09743070602417
        },
        {
          "text": "モ",
          "consonant": "m",
          "consonant_length": 0.07012023776769638,
          "vowel": "o",
          "vowel_length": 0.1172478124499321,
          "pitch": 5.932623386383057
        },
        {
          "text": "ン",
          "consonant": null,
          "consonant_length": null,
          "vowel": "N",
          "vowel_length": 0.06496299058198929,
          "pitch": 5.745952129364014
        },
        {
          "text": "ナ",
          "consonant": "n",
          "consonant_length": 0.038462959229946136,
          "vowel": "a",
          "vowel_length": 0.08576127141714096,
          "pitch": 5.5794854164123535
        }
      ],
      "accent": 1,
      "pause_mora": null,
      "is_interrogative": false
    },
    {
      "moras": [
        {
          "text": "ノ",
          "consonant": "n",
          "consonant_length": 0.05504273623228073,
          "vowel": "o",
          "vowel_length": 0.0903041884303093,
          "pitch": 5.551316261291504
        },
        {
          "text": "ダ",
          "consonant": "d",
          "consonant_length": 0.05024997144937515,
          "vowel": "a",
          "vowel_length": 0.20450790226459503,
          "pitch": 5.633930206298828
        }
      ],
      "accent": 2,
      "pause_mora": null,
      "is_interrogative": false
    }
  ],
  "speedScale": 1,
  "pitchScale": 0,
  "intonationScale": 1,
  "volumeScale": 1,
  "prePhonemeLength": 0.1,
  "postPhonemeLength": 0.1,
  "outputSamplingRate": 24000,
  "outputStereo": false,
  "kana": ""
}
"@

# HTTPヘッダーを作成
$headers = @{
    'Content-Type' = 'application/json'
}

# POSTリクエストを送信し、レスポンスを取得
$response = Invoke-WebRequest -Uri $url -Method Post -Headers $headers -Body $jsonBody -OutFile "output.wav"

# 開いて再生
start output.wav

VOICEVOX: ずんだもん

以上！

概要​

以下の ListBox (fluent-listbox および fluent-option) をスクロール可能にする

Listbox | Microsoft Learn

解決法​

fluent-listbox に対しては overflow-y: auto; を、fluent-option に対しては flex-shrink: 0; を設定

「16 進数の少数 0.248 を 10 進数の分数で表したものはどれか。」の問題について簡単に解く方法を紹介します。

ポイント​

16 進数の問題は 2 進数を使う

手順​

1. 16 進数を 2 進数に変換
   0.248₍₁₆₎ = 0.0010 0100 1000₍₂₎

2. 小数点をなくす
   0.0010 0100 1000₍₂₎ = 0.0010 0100 1000₍₂₎ × 0010 0000 0000₍₂₎ / 0010 0000 0000₍₂₎ = 0100 1001₍₂₎ / 0010 0000 0000₍₂₎

3. 2 進数を 10 進数に変換
   0100 1001₍₂₎ / 0010 0000 0000₍₂₎ = (64 + 8 + 1) / 512
   = 73 / 512

よく使うものを例としてコードとグラフを紹介します。

目次​

• グラフを作成
  • 1つのグラフ
  • 2 x 3 のグラフ
• グラフをプロット
• タイトルの設定
• 軸ラベルの設定
  • x 軸ラベルの設定
  • y 軸ラベルの設定
• グラフの上端・下端を設定
• グラフの左端・右端を設定
• グリッドの表示
• 目盛りの設定
• 目盛りの削除
• 目盛りの色の設定
• グラフの間隔を調整
• 画像を保存

グラフを作成​

まず使用するライブラリを読み込んでおきます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

1 つのグラフ​

fig, ax = plt.subplots()

2 x 3 のグラフ​

fig, axs = plt.subplots(2, 3)

グラフをプロット​

放物線のプロット

x = np.linspace(-1, 1, 201)
y = x ** 2

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

点で放物線をプロット

fig, ax = plt.subplots()

x = np.linspace(-1, 1, 21)
y = x ** 2

ax.plot(x, y, 'o')

色をオレンジに

fig, ax = plt.subplots()

x = np.linspace(-1, 1, 21)
y = x ** 2

ax.plot(x, y, color="tab:orange")

標準の色は以下の通り

線の太さを 4 に設定

fig, ax = plt.subplots()

x = np.linspace(-1, 1, 21)
y = x ** 2

ax.plot(x, y, lw=4)

タイトルの設定​

タイトルを Title に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Title")

軸ラベルの設定​

x 軸ラベルの設定​

x 軸ラベルを Time (s) に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlabel("Time (s)")

y 軸ラベルの設定​

y 軸ラベルを Distance (m) に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylabel("Distance (m)")

グラフの上端・下端を設定​

上端を 100 に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylim(top=100)

下端を -100 に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylim(bottom=-100)

上端を 100、下端を -100 に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylim([-100, 100])

グラフの左端・右端を設定​

左端を -100 に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(left=-100)

右端を 100 に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(right=100)

左端を -100、右端を 100 に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim([-100, 100])

グリッドの表示​

fig, ax = plt.subplots()
ax.grid()

縦のみグリッドを表示

fig, ax = plt.subplots()
ax.grid(axis="x")

横のみグリッドを表示

fig, ax = plt.subplots()
ax.grid(axis="y")

目盛りの設定​

x 軸目盛りの設定

fig, ax = plt.subplots()
xticks = range(6)
ax.set_xticks(xticks)

x 軸目盛と目盛りラベルの設定

fig, ax = plt.subplots()
xticks = range(6)
ax.set_xticks(xticks, [f"{xtick}m" for xtick in xticks])

y 軸目盛りの設定

fig, ax = plt.subplots()
yticks = [i * 20 for i in range(6)]
ax.set_yticks(yticks)

y 軸目盛りと目盛りラベルの設定

fig, ax = plt.subplots()
yticks = [i * 20 for i in range(6)]
ax.set_yticks(yticks, [f"{ytick}%" for ytick in yticks])

目盛りの削除​

x 軸目盛りの削除

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(bottom=False)

x 軸目盛りラベルの削除

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(labelbottom=False)

y 軸目盛の削除

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(left=False)

y 軸目盛りラベルの削除

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(labelleft=False)

目盛りの色の設定​

x 軸目盛りの色を赤に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(axis="x", color="tab:red")

x 軸目盛りラベルの色を赤に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(axis="x", labelcolor="tab:red")

y 軸目盛りの色を赤に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(axis="y", color="tab:red")

y 軸目盛りラベルの色を赤に設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(axis="y", labelcolor="tab:red")

グラフの間隔を調整​

縦の感覚を 0.2、横の間隔を 0.3 に設定

fig, ax = plt.subplots(3, 3)
fig.subplots_adjust(hspace=0.2, wspace=0.3)

%Cpu22 : 0.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni,100.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st

間隔を自動に設定

fig, ax = plt.subplots(3, 3)
fig.tight_layout()

画像を保存​

PNG 形式で保存

fig, ax = plt.subplots()
plt.savefig("graph.png")

SVG 形式で保存

fig, ax = plt.subplots()
plt.savefig("svg.png")

PDF 形式で保存

fig, ax = plt.subplots()
plt.savefig("svg.pdf")

graph.pdf

300 dpi で保存

fig, ax = plt.subplots()
plt.savefig("graph300.png", dpi=300)

dotnet new​

例​

dotnet new wpf

dotnet add​

例​

dotnet add package Microsoft.Web.WebView2

dotnet remove​

例​

dotnet remove package Microsoft.Web.WebView2

nmcli​

nmcli connection: すべての接続を表示​

pi@raspberrypi:~ $ nmcli connection
NAME           UUID                                  TYPE      DEVICE
preconfigured  1b29633c-51a7-42a8-8357-a23ddbb791b9  wifi      wlan0
lo             37334688-5c87-47fc-87d3-8c4e31934dd2  loopback  lo
有線接続 1     0df9157e-b1a9-3026-9bd5-f05234e1cf4b  ethernet  --

nmcli device: デバイスと状態を表示​

pi@raspberrypi:~ $ nmcli device
DEVICE         TYPE      STATE            CONNECTION
wlan0          wifi      接続済み         preconfigured
lo             loopback  接続済み (外部)  lo
p2p-dev-wlan0  wifi-p2p  切断済み         --
eth0           ethernet  利用不可         --

nmcli connection show ...: プロパティを表示​

nmcli connection show プロファイル名 を実行し、プロパティを表示できる。

pi@raspberrypi:~ $ nmcli connection show <プロファイル名>
connection.id:                          <プロファイル名>
connection.uuid:                        1b29633c-51a7-42a8-8357-a23ddbb791b9
connection.stable-id:                   --
connection.type:                        802-11-wireless
connection.interface-name:              --
connection.autoconnect:                 はい
connection.autoconnect-priority:        0
connection.autoconnect-retries:         -1 (default)
connection.multi-connect:               0 (default)
connection.auth-retries:                -1
connection.timestamp:                   1710955164
connection.read-only:                   いいえ
connection.permissions:                 --
connection.zone:                        --
connection.master:                      --
connection.slave-type:                  --
connection.autoconnect-slaves:          -1 (default)
connection.secondaries:                 --
connection.gateway-ping-timeout:        0
connection.metered:                     不明
connection.lldp:                        default
connection.mdns:                        -1 (default)
connection.llmnr:                       -1 (default)
connection.dns-over-tls:                -1 (default)
lines 1-24

IP アドレスの確認​

pi@raspberrypi:~ $ nmcli connection show <プロファイル名> | grep ipv4.addresses
ipv4.addresses:                         192.168.10.113/24

IP アドレスの設定​

以下の例では、IP アドレスを 192.168.10.113、プレフィックス長を 24 に設定。

sudo nmcli connection modify <プロファイル名> ipv4.addresses 192.168.10.113/24

DNS サーバーの確認​

pi@raspberrypi:~ $ nmcli connection show <プロファイル名> | grep ipv4.dns:
ipv4.dns:                               192.168.10.1

DNS サーバーの設定​

以下の例では、DNS サーバーを 192.168.10.1 に設定

sudo nmcli connection modify <プロファイル名> ipv4.dns 192.168.10.1

接続を切断​

sudo nmcli connection down <プロファイル名>

接続​

sudo nmcli connection up <プロファイル名>

nmtui: TUI でネットワーク接続を設定​

sudo nmtui

Linux のプロンプトを日本語化する方法を紹介します。

1. 日本語ロケールのインストール​

次に、日本語のロケールが存在しない場合は、それをインストールします。以下のコマンドを実行します。

sudo apt update
sudo apt install language-pack-ja

2. ロケールの設定​

日本語のロケールを設定します。以下のコマンドを実行します。

sudo update-locale LANG=ja_JP.UTF8

3. システムの再起動​

最後に、システムを再起動します。これにより、新しいロケール設定が反映されます。

sudo reboot

以上で、Linux プロンプトが日本語化されます。

Raspberry Pi のプロンプトを日本語化する方法を紹介します。

1. ロケールの設定​

日本語のロケールを設定します。以下のコマンドを実行します。

1. スペースで以下のようにチェックを入れ OK する
2. ja_JP.UTF-8 を選択し OK する

sudo dpkg-reconfigure locales

# [*] ja_JP.UTF-8 UTF-8

2. 再起動​

再起動します。

sudo reboot

以上。