「JISplit89」という「自作キーボード」を以前使っていた。が、この使い方が荒く、USB 端子がProMicroからもげてしまってから数年使っていなかった
今日突然このことを思い出して、買ってあったPro Microを修理した
壊してしまった反省としては、USB miniの端子の脱着が頻回すぎた点があります。今回脱着部分が壊れても良い別ケーブルを購入し、このようにすることにした。到着待ち。
PC ー ケーブル （ここを抜き差し） 短いケーブル ー キーボード
シルバーウィークの暇を埋める作業でした
たらい回されたい人なんて居るのだろうか。
多くの組織が、個人や取引先組織をたらい回しにしている。
また私も、勤め先ではたらいまわしにする一員である。
ダークパターンなんていう悪意のあるもののことではなくて、単に、たらい回されるという経験が数回続いた。
一度書き出すことでスッキリしたいという気持ちであるので書き出してみる
福祉にお世話になるタイミングがある。
この際、4つの組織を回された。aとcは同じ建物だが、市役所とaとbは、互いに地理的に離れた別の3箇所に存在する。
市役所→県の委託先a(病院のコールセンター)→県の委託先福祉事務所b→県の委託先c
と。
(→bに戻されかけてcに抗議→c) という行き来も起きかけた。
何でこうなるのかというと、在住県の今回触れた福祉の組織やメンバーは、申請主義であった。
どの制度を使いたいんですか？というスタンスだった。これかなあれかなと曖昧なことを言うと、bはその制度を担当していません、cかな、と。cはbかなと。なってしまう。
さらに、個人的理解では、 法制度としてはaが対応するべきところ、在住県のaは対応しないと宣言していて、これが元凶であると考えている。 そもそもbやcに回すのが誤っているのでは、と。
aは対応しないと言って憚らず、ネットでも依頼が来て迷惑なので減らしていくと書いている。
bやcでは微妙に対応しかねる(らしい)ところの支援をお願いしたのだ。
対応しないと決めた制度について利用を求めると、これは当然たらい回しになるか。
県を動かすほどの気力は無いので、この件はcの利用で満足することにする。
自立支援医療について、薬局が不案内だった。 珍しい申請だったのかもしれない。
薬局窓口「うちではこれはできません。市役所でやってもらえますか？できないことになっています」
↓
市役所の人「薬局でやってもらわないと…」
私「市役所でって言われたんです」
市役所の人「あなたの場合、市役所では本当にできなくて、薬局の人にどう説明したらよいか教えます」
↓
薬局窓口「患者さんが自分でやるって言ったじゃないですか(怒)」
→裏の人に交代
薬剤師「返金しますが、お時間ください」
こんなことを書く割に、会社では問合せをたらい回しにしている。 案内役ではあるが対応まではできないので、自分でここに問い合わせてみてね、という形。
使ってきたクレジットカードが冷遇ぎみであるように感じたため、カード整理解約を進めることにしました
まずは現状を確認しました。所持カードはこの通り。
主なカードはイオンカード。家族カードも発行し、電気ガス食料品の支払に使って、割り勘対象の支払を集約。
その他サービスでもクレカをどんどん作っていた。 ・Amazon、Paypay、ビックカメラ、三井住友プライムゴールドは、サービス利用低調だった&還元率が高くないと感じていた。解約方向で検討。 ・Au pay カード、JREカード、ヨドバシカメラは、還元率観点で、継続方向で検討。 イオンカードは、クーポン観点で継続方向で検討。
三井住友銀行でめっちゃCMやっているoliveに加入。 支払集約&100万円修行を検討中。
世の中のカップルたちはどうやって生活費を折半しているんだろうか。
長野県で落とし物をした。
どちらもJR東日本の管理区域内だった。
一回は切符を駅の改札で、 もう一回はワイヤレスイヤホンを電車で、
落としてしまった。
お問い合わせチャットがあるので「チャット」で問い合わせろとGoogleも生成AIも駅のポスターも言ってくる。 ２回とも、「チャット」で問い合わせてみた。
営業時間中で数えて約6時間後に、ありませんでした等と２回とも返してきたが、２回とも、乗車駅が管理していた。
同じ目に遭った人のために、2回についてそれぞれ少しだけ説明してみる
朝の始発列車に乗る前、改札かその周辺で、切符を落としてしまっていたようだ。 降車駅でこれに気づいた。
降車駅の改札で相談すると、再度料金を支払えば改札から出て良いという。 用事もあったので支払って出た。
(この間にチャットで問い合わせたり無かったと返されたりした。)
夜、帰り途中、朝乗ったはずの駅の改札で切符が無かったかと聞いてみると、ある、という。 帰りは、無くした前提で再購入する専用の切符を購入していたため、返金がなされた。
紛失再発行してもらうと、
「紛失再」と表示
された切符が渡されるらしい。 下車する駅の改札で「再収受証明」なる何かをしてもらって、この切符を大事に持っておく。
切符が見つかれば、
1年以内に、なくした切符と「再収受証明」のある切符を駅へ持っていくと、手数料（乗車券なら220円など）を引いた金額が返金されます
とのこと。
ちなみにちなみに、まさか見つかると思わず、行きの到着駅の改札のおにいさんが、何か説明してくれようとしたのに、大丈夫ですと言ってしまった。私は返金を逃してしまった。
帰りは紛失再発行の手続きにより、2倍の支払いを免れた。
この時は当日夜に気づき、翌日昼13時に、探した結果ありませんでした、と返されていた。
1回目の経験を踏まえ、列車の終点駅の落とし物センターによっぽどあるだろうと考え、検索すると出てくる品川の落とし物センターの電話番号に電話した。電話したのは16時だった。
改めて、落とした場所、列車に乗った区間、機器の特徴を伝えながら探してもらった。
すると、あるので特徴をさらに詳しく説明してほしいと言ってくる。
結果的には終点駅の落とし物センターに預けられていた。
コールセンターの応対者が言うには、落とし物チャットもコールセンターと同じシステムを見て回答していると聞いている、とのこと。
長野県のJR東日本管内での落とし物について「チャット」は信頼せず、落とし物センターの電話に頼らざるをえないのが現状と思われる。
落としたと気づいた時点で、駅の改札と落とし物センターへの電話を入れるのが得策らしい。
みんなはものを落とさないようにしようね！
JR東だって営利企業なので落とし物を持ち主に返すよう努める義理は無いだろうが、一利用者としては少し愚痴りたくて。ここに書き残させてください。
そのような意図は無いと信じているが、 構造としては、無いよ諦めろ、とほとぼりの冷めた頃に返すシステムがJR東に提供されている。
find chat 許すまじ??? もっとがんばれ？
文字起こし、色んなWebサービスやAPIがあって、だましだまし無料の範囲内で使い回している人も多いのではないでしょうか。
先月、ちょっと必要に迫られて、ローカルな機材での文字起こしを試してみました。
Claudeに相談しながらローカルで回してみたら実用に耐える速さと精度が出たのでまとめておきます。
合計数十時間の日本語ダイアログの音声ファイルを文字起こしする必要があった。 Wordの文字起こし(?) の無料枠からははみ出るのでどうしよう、アカウント貸して、という相談があったため検討に着手。
無料サービスを使い回すことを検討したが、月数時間が限界なため、何個も使い回さなければいけないことになった。
それなら… 数百円までかかっても良いからAPIで精度良く文字起こしできるかも確認した。 ファイルを細切れにすればできそうだった。
オープンクラウドのGPU付のVMやGoogle Colabでやることも検討した。
それならあるいは、手元のパソコンでやってみてからクラウドでの検討で良いのでは、とClaudeがいうので、手元での文字起こしを試してみた。
Whisperは OpenAI が開発した音声認識モデルで、無料・オープンソースで自分のPCで動かせるのが最大の特徴、らしいです。
これを誰かが高速化してくれたのが faster-whisper… らしいです。
pyannote.audioを追加して話者分離
しました。
話者が2名等いると仮定して、どの時間帯をどちらが話している確率が高いかを分類するという、 機械学習的な分類の問題なのだと思います。上手く扱ってくれました。
--
今回の構成をまとめるとこうなります。
使用機材 Surface Pro 8（16GB RAM）が実行環境。
開発環境 Python 3.11（venv仮想環境） FFmpeg
文字起こし（音声→テキスト） faster-whisper（CTranslate2ベースの高速化版Whisper） モデル：large-v3-turbo compute_type="int8"でCPU実行を軽量化 vad_filter=Trueで無音区間をスキップ
話者分離（誰が話したか識別） pyannote.audio（pyannote/speaker-diarization-3.1 + pyannote/segmentation-3.0） Hugging Faceアカウント・トークン・モデル利用規約への同意が必要 soundfileで音声を事前にメモリ読み込みし、torchcodec絡みのエラーを回避
出力 python-docxでWord形式（.docx）に直接出力 話者名の太字表示、タイムスタンプ付き、同一話者の連続発言をまとめる処理 運用面の工夫 argparseでファイル名・話者数をコマンドライン引数化 フォルダ一括処理、処理済みファイルの自動スキップ 文字起こし・話者分離それぞれの中間結果をJSONでキャッシュし、中断しても再開可能に 1ファイルでエラーが出ても処理を止めず次に進む設計
コスト すべてローカル実行・オープンソースのため、ランニングコストはゼロ円です。
泣いたのは大きくも小さくもない。文字通り泣いた。
読んだというのはちょっと嘘で、 Audible で聴いた。
「私はここまでではないや」等と、自分より大変な人を見て安心する気持ち、
「私もそれ‼️」と思って共感する気持ち、
「この方は健康に近づくために努力していて偉い！それに比べて私は…」と情けなくなる気持ち、
…これらがないまぜになって、どうにもならず、ただ、泣いたという身体の反応をただ表現するのみに落ち着いてしまう。
疲れていたとか疲れているとか、そういう自分の身体の状態を、願わくば自覚できるようにしていきたいものです。
株式会社扶桑社 【大反響！】 話題沸騰中の“虚弱エッセイ”絶対に終電を逃さない女・著 『虚弱に生きる』 が累計発行部数４万部突破！ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001628.000026633.html
1年ぶりに資格試験を受けました。出題範囲の狭い、「第二種」へレベルを落として合格🈴🈴🈴
勉強に使ったのはこれら:
教科書的な本と予想問題集
一問一答形式の問題集
資格試験の過去問2回分
通しで解いたのは3回分の問題でした。 よく受かったな😌
