今週末 (5 月 29 日) 試してみたい、さらに 3 つの Raspberry Pi プロジェクト

週末が近づき、外の天気も暖かくなってきました。つまり、今週末は楽しい新しい Raspberry Pi プロジェクトの 1 つか 2 つで涼しさを感じたいと思われるでしょう。そこで、今週末試せる 3 つの Raspberry Pi プロジェクトを紹介します。

ブランド

ラズベリーパイ

CPU

Cortex-A72 (ARM v8)

メモリ

2GB

Raspberry Pi 4 Model B を使用すると、あらゆる種類の楽しいプロジェクトを作成したり、家の周りのガジェットをアップグレードしたりできます。あるいは、完全なデスクトップ OS をインストールして、通常のコンピューターと同様に使用します。

ローカルまたはクラウド モデルを使用して AI ジャーナル アナライザーを構築する

この一見単純なプロジェクトは、多数のツールを組み合わせて複雑なオーケストレーションを実現します。

クレジット: Patrick Campanale / How-To Geek

日記の概要を一目で把握したいと思ったことはありませんか? AI (ローカルまたはクラウド) を活用して、時間の経過に伴う気分、話題、習慣などの傾向を分析して探す方法があります。

これを行う簡単な方法は、Journiv のようなサービスを使用することです。これまでに Journiv を見たことがない方のために説明します。これは、ジャーナリングを取得し、表示された内容のスナップショットを提供するように設計されたオールインワン ソリューションです。

Journiv は、指を動かすことなく、どのように日記を書いているかをメモし、執筆パターン、気分の傾向、日記の習慣などの情報を表面化することができます。 Journiv のデプロイは Docker コンテナをデプロイするのと同じくらい簡単なので、すぐに起動して実行できるはずです。

しかし、裏を返せば、実際にはそれほど苦労せずに独自のジャーナリング プラットフォームを構築することができます。 Obsidian のようなものを使用することをお勧めします。Obsidian は、ジャーナリング用の Markdown ファイルをプレーン テキストでコンピュータに保存するためです。次に、Raspberry Pi に n8n を設定してそのフォルダーを監視し、毎晩ファイルを AI に送信して処理させることができます。

n8n の優れた点は、処理にクラウド モデルまたはローカル モデルのいずれかで利用でき、データの処理方法を指示するプロンプトの内容を制御できることです。

その後、AI が結果を n8n に返すと、コードを作成したカスタム ダッシュボード、Telegram や Discord 上の簡単なメッセージ、または翌朝読み返すための新しい Markdown ドキュメントなど、必要に応じてデータを送信できます。

独自の AI を活用したジャーナリング プラットフォームの構築は、Journiv を導入するだけよりも明らかにプロジェクトに近いものですが、システムの開始から終了までを完全に制御できます。今週末は、自分の冒険を選択して、Raspberry Pi で AI を活用したジャーナル アナライザーを導入してください。

Markdown ファイルと Cloudflare (または GitHub) ページのみを使用して独自のブログを公開します

はい、本当に簡単です

クレジット: Lucas Gouveia/How-To Geek |サンビー/シャッターストック

Markdown トレインを続けると、Pi は独自のブログを公開する理想的な方法を提供します。 Pi でブログを直接ホストすることもできますが、ここではそれをお勧めしません。

代わりに、Hugo、Zola、または イレブンティ (11ty) などを使用することをお勧めします。これらのプラットフォームでは、Markdown ファイルを GitHub や Cloudflare Pages などに同期するだけで、残りはバックエンドで行われます。

これらのツールを使用して Markdown ベースの Web サイトを構築するのは実際には非常に簡単です。 Raspberry Pi は、Markdown ファイルの変換とアップロードを処理する場所として機能します。ネットワーク経由で Pi からコンピューターにフォルダーをマウントし、そこに作成した Markdown ファイルをドロップするだけです。

このプロジェクトを開始する前に、Pi で gitwatch が実行されていることを確認してください。その後、ドロップ フォルダーを gitwatch と共有できます。

gitwatch は、監視フォルダーに加えられた変更を git に自動的にコミットします。 Hugo、Zola、イレブンティはすべて、GitHub プロジェクトから Web サイトを公開することに基づいているため、新しい Markdown ファイルを監視フォルダーにドロップするだけで、数分後に魔法のようにサイトに表示されます。

NeuralPi で独自の音楽を作成する

何でもエミュレートできる独自のペダルを作成できるのに、なぜギター ペダルを買う必要があるでしょうか?

あなたは古いアンプやペダルなどのレトロなサウンドが好きなミュージシャンですか?実は、あなたの Pi は NeuralPi のようなものを使ってギターに追加するのに最適です。

NeuralPi を使用すると、あらゆる種類の実際のアンプやペダルをエミュレートする独自のギター ペダルを作成できます。これは、使用しているソフトウェアに関係なく、通常のオーディオ プラグインとして実行できる VST3 プラグインです。これには、モデルの選択、EQ、ゲイン/ボリュームのコントロールなどが含まれます。

NeuralPi のユニークな点は、好みのアンプやディストーション/オーバードライブ ペダルのようにサウンドを鳴らすことができることです。モデルは実際のアンプとペダルの録音からトレーニングされており、プラットフォームにロードして任意のサウンドを作成できます。独自のモデルを作成したり、GuitarML のカスタム トーンを使用したりすることもできます。

このプロジェクトを自分で構築するにはある程度の現金がかかりますが、それでも素晴らしい最終結果を達成しながら、複数のペダルやアンプを購入するよりもはるかに少ない費用で済みます。

あなたがやりたいと思っているプロジェクトがあるなら、Pi ならそれができる可能性があります

私は週に 3 つの Pi プロジェクトしか紹介しませんが、試してみたい Pi プロジェクトは数千、場合によっては数万、場合によっては数百万もあります。実際には、 多くの これまでに行われたことのない Pi プロジェクトに挑戦してください。

したがって、試してみたいと思っていた特定の Pi プロジェクトが見つからないとしても、それは実行できないという意味ではなく、単に実行されていないことを意味します。 まだ。