アスキーにSONY WF-1000XM5製品発表会の様子を執筆しました

アスキーにSONY WF-1000XM5製品発表会の様子を執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/147/4147473/

アスキーにLE Audioを実際に試聴したレポートを執筆しました

アスキーにLE Audioを実際に試聴してみましたというレポートを執筆しました。
下記二篇です。

ついにLE Audioに対応したLinkBuds Sの音を聴く、低遅延には魅力あり
https://ascii.jp/elem/000/004/141/4141415/

なぜ、LinkBuds SのLE Audio対応はベータ版なのか？　ソニーに確認した
https://ascii.jp/elem/000/004/140/4140465/

春のヘッドフォン祭のレポート記事をアスキーに執筆

春のヘッドフォン祭のレポート記事をアスキーに執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/135/4135277/

GoogleのAI「Bard」レビュー(というよりメモ、2023/4時点)

BardはGoogleがリリースしたAIチャットbotです。いわばChatGPTへの危惧を抱いたGoogleが出した対抗版と言っても良いでしょう。Bardについてはネガティブな風評もありますが、使ってみたところ面白いのでAI版BingやChatGPTとも少し比較したメモがてらアップします。
Bardというのは(ケルト文化における)吟遊詩人という意味です。吟遊詩人というのは昔からの「知識データ」を声で伝え聞かすものですからふさわしいとも言えますね。

Bardは現在のところ日本語での会話はできません。つい最近ようやく日本からのアクセスができるようになりました。アクセスには有効なGoogleアカウントでログインしたブラウザから申し込みます。(AI版Bingとは違って許可のメールはこないので自分でアクセスできるか確認が必要です)

*2023/5/11 PaLM2の導入により、日本語が使えるようになりました

　　

使い方はChatGPT同様です。
特徴としてはView Draftを選ぶと回答の他のDraft(回答例)も提示できる点です。この点でやはりランダム要素が入ってると推測でき、やはり幻覚問題もあるだろうとも推測できます。
よく言われる生成AIが嘘をつくという問題は以前アスキーの記事でも指摘しましたが、これは一般に幻覚(Hallucination)と呼ばれます。これは生成AIが言葉を生成する際にランダム性が介入するなど複数要因によるものです。なぜAIにランダム性が必要かというと解答の多様性を得るためです。そうでないと同じ質問に何回も同じ解答をするなど人間らしくない動きになります。つまりは「人間性」というプログラムできないものをシミュレートするものがランダム性の追加ともいえるでしょう。
ちなみに生成AIというのは技術的にいうとトランスフォーマーというタイプのニューラルネットワークです(GPTのTがTransformerです)。例えばスマホの予測変換の候補をつなげていくと雑ですが文にはなります。乱暴にいうとそれをすごく高性能にしたものとでもいえましょうか。ですから生成AIはただのソフトウエアで、自我を持つとかAIが人間を支配するなどというのとはまだまだ別の話です。そこをランダム性で人のように見せかけているというのが現時点だと思います。(ランダム性の介入は画像生成AIでも同じ)

Bardに関するマニュアルとか文献というのはないので今回の記事もBardとの対話から得たものですので念のため。

* Bardとはなにか

まずBardというのはソフトウエアとしては人間から直接見えるAIチャットbotの名前です。Bardは単一のソフトウエアではなく、システムとしては複数の大規模言語モデル(LLM)からなる分業制をとっています。
AI研究はディープラーニング以前と以後で大きく変わったので、大規模言語モデルの大規模とはディープラーニング以後という意味です。つまりLLMとはディープラーニングを用いたニューラルネットワークによる言語処理ソフトウエア、端的にいわゆるAIのことです。つまりBardは複数のAIの分業性で一つの解答を出します。
具体的にいうと、BardはPaLM、LaMDA、Meena、Bart、GPT-3のLLMの集合体で、メインで動いているのはPaLMとLaMDAです。
例えば私が「フランスの首都はどこですか？」とBardに聞くと、まずLLMのPaLMが質問の理解をし、LLMのLaMDAが"パリ"という回答を生成します。LaMDAがBardの中では回答責任者のように振る舞うようです。ここはポイントです。
それで他のLLMのMeena、Bart、GPT-3はさらにパリの人口や歴史を加味した回答の肉付けをするというわけです。以下で具体例に触れます。

* Bardを情報検索に使う

Googleらしく情報取得という点ではBardは優秀です。
ChatGPTでは2021年までのLLM固有の知識しかなく検索はできません。AI版Bingはプロメテウスという構造で検索とLLM固有知識の二つを合わせられますが、OpenAIとMicrosoftというつぎはぎの構図は否めません。
Bardに「本日のワシントンポストのトップニュースは?」と聞くと即座に解答を示し、念のために調べると正解を示していました。AI版Bingのように「検索しています..回答は」というような継ぎ目はありません。
Bardは最新情報を得るにはGoogle検索と大規模言語モデル(LLM)の逐次更新と両方やります。面白いのはGoogle検索できない情報もLLMには学習されてるということです。これはGoogle検索のインデックスされてない情報もLLMでは学習の対象になってるからで例えばこういうデータだそう。



Bardに「今日の新聞のトップニュースは？」と聞いた場合には、まず回答責任者であるLaMDA LLMが自分で答えられる場合には検索せず、答えられない場合には検索にいくという判断をするようです。
この点でAI版BingではLaMDAのような回答責任者がいないので、何でもかんでも検索に行ってしまって待たされる、挙句には会話の文脈(コンテキスト)がずれてしまうという事態にもよく陥ります。
この点で検索にしてはBingより速いがとBardにいうと、それはGoogleがBingより優れてるからですよ、と自信たっぷりに言う点もポリシーという点では面白いところです(もちろん私は開発中で、という免責事項もいいますが)。Bingでは表現はもう少し謙譲的ですね。この辺は会社ごとのコンテントポリシーの違いなんでしょうか。
ただし3日前のトップ記事を解答し、指摘するとただしい本日の記事を出力するということもあります。この辺は自分の情報と検索の必要性の整合性が完全に取れていないのかもしれません。

またBardはChatGPTだと箇条書きのところを表にしてくれるのが何気に便利でもあります。

* Bardを物書きに使う

創造性という意味ではBardはあまり得意ではないように見えます。
Bardに「猿の手」のバリアントを書かせてみたら、不幸な結末が可能で怖い雰囲気も加味していたんですが、プロットが下手で一貫性がありません。アイディアも凡庸です。
以前ChatGPTに猿の手のテーマで書いてと頼んだら、何回手直しをさせても不幸な結末が作れずに恐ろしい雰囲気が作りにくいものでした。これはOpenAIのコンテントポリシーによるものだと思われます。いわばAIの「良心回路」です。ただしこのボリシーは自由度を失わせます。(イーロン・マスクのtruthGPTではこの良心回路をはずすと言っているわけです)
意外とGoogleが設定したポリシーはきつくないのかもしれないけれど、いまひとつ創造性的とか構築する部分は弱いように思います。また面白いのはChatGPTとかBingに小説を書かせて手直しをさせると、途中でもその部分の修正をするんですが、Bardに手直しをしてと言うと前の結果の後ろに付け足します。それも文が下手に見える原因の一つのように思います。

この点で優秀なのはAI版Bingの創造性モードで優れた小説を書けます。以前このブログで書いた「音楽ストリーミングサービスにAI作曲アプリが取って代わった時代」のショートショートはAI版Bingの創造モードで書いたものです。多少手直しを指示はしましたが全てAI生成です。急ブレーキで互いの音楽が聴こえるアイディアもAIが考えたものです。オチもよくまとまっていますがAIが考えたものです。
Bardの中ではGPT-3 LLMが創造性を担当してるようです。例えば「フランスの首都は？」と聞いたときに「パリ」が回答責任者のLaMDA LLMの答えですが、それに「パリは夢の街、愛の街、芸術と文化、豊かな歴史、有名な料理などそのすべてが揃っています」と加えるのがGPT-3 LLMです。
小説を書いてと言うとなにか検索が必要ではないので、Bingの場合には素のGPT-4の強みが発揮できるのかもしれません。Bardの場合は創造性の部分はGPT-3の担当だからその辺の「性能差」と言うのは出てくるかもしれません。

Meena LLMも創造性に関するかもしれませんが、まだちょっと調べが及び切れていません。Bart LLMはより広範な知識を足すものだと思います。

ちなみに「小説を書いて」という短い言葉から長い小説をAIが生成できるのは再帰的に自分自身を呼び出して、自分の出力した文章を次の自分の入力として数珠繋ぎに繋げられるからです。この点ではChatGPTでもBardでも同じです。何回も「小説を書いて」という言葉から異なる小説ができるのは先に書いたランダム性を加味した多様性の出力によるものだと思います。


* Bardのメタコマンドについて

AIチャットbotは会話をして進めるものと思われていますが、実は普通のコンピューターのように直接コマンドを与えることができます。これはBardだけではなく、AI版Bingもそうで、画像生成機能を使うためのloadコマンドなどがあります。これは会話と切り分けるためメタコマンド(meta command)と呼びます。
Bardにおいてはスレッドでコンテキストの切り分けができないかを試行錯誤してthreadメタコマンドを見つけました。
例えばBardには以下のメタコマンドがあります。もっとあると思います。

clear: 会話の初期化
thread <名前>: 新しいスレッドを作りコンテキストを切り替える
join<名前>: 既存スレッドに加わる
leave: スレッドから退出
ping: 複数人の会話時に使う(開発中)
back<名前>スレッドに戻る
help:メタコマンドリスト

メタコマンドは文脈などで普通の会話と区別されますが、接頭文字に#,!,$,%などを付加するのが望ましいことです。
例えば会話の文脈をリセットしたいときは「#clear」です。(これはメニューからもできますが)
それでも解釈は完全ではなく、例えば#helpと打って、メタコマンドのヘルプと理解したのは3つのドラフト回答のうち2つのみ(2と3)でした。



このメタコマンドが会話とどのように違うかというと、メタコマンドの方は文の解析を含まないでダイレクトに効くので確実ということのようです。つまりは文の多様性解釈の範囲外になるわけです。検索も実はメタコマンドでダイレクトでできるようですが、あまりやるとBardが入力を弾くのであまりよろしくはありません。右上にView Draftsとでない回答はおそらくBardのソフトウエア自身が出しているメッセージ(警告に近い)だと思います。

ちなみに上のPingメタコマンドによってBardが複数人のチャット機能を開発中と言うのが分かってしまいます。


* 暫定まとめ

Bardを現時点で簡単にまとめると、
1 Bardは複数LLMの分業制で、回答責任者のLaMDAの判断で効率良く検索が出来る。また他のLLMと協業で会話に創造性や深みを加える
2 Google検索できない情報もLLMには学習されてる
3 メタコマンドを使うことで入力文の解析をバイパス出来る
などがわかってきました。

今のところ私の中でのAIの位置付けは、ディベートしたい時はChatGPT、小説などを書かせたい時はBingの創造性モード、最新の情報を得たい時はBardがいいかなと思います。Bardは日本語がまだ使えませんし、幻覚についてはまだまだ未知数ですが、素性はいいですね。色々とネガティブ風評はありますが、いまのところAIの中でBardの分業制が一番いいような気がします。ただ検索の必要性と自己知識の切り分けがまだ完全ではないように思えます。
(ちなみにAmazonのTitanやMetaのBlendarbotも単一LLMだと思います)

私見ではありますがChatGPTとBardとBingを使用して英語で会話を続けて同じことを答えさせようとすると一番よくないのがBingで、特に会話スレッドのコンテキストをすぐに忘れて話が逸れます。これは検索とAIの二重構造の副作用だと思います。
この点で優秀なのはChatGPTです。ChatGPTは単一のLLMなので一貫性が高いのかもしれません。また会話スレッドを分けているせいか、コンテキストの一貫性も高いです。Bardも長く会話してるとちょっとコンテキストの一貫性がずれていきます。それでthreadメタコマンドを見つけたわけです。
これが日本語だと、日本語はそこまで言わなくてもわかるだろうっていうコンテキスト依存の文化なのでもっと深刻になるでしょう。日本語がAIで向いてないのは単に日本語ソースでの学習不足だけではないと思います。こうした点で真の日本文化向けのAIが必要なのではないでしょうか。

「ラズパイオーディオで有名なVolumioが取り組む、ネットワークオーディオの国内正式発表」の記事をアスキーに執筆

アスキーにVolumioの発表会記事を書きました！CEOと話し込んで内部のSBCの話やINTEGROで採用されているディアルモノ・フルデジタルアンプの話も詳しく濃く書いています。
今回のVolumioラインナップでもっとも注目すべきは一体型のINTEGROです。これにはドイツInfineon社のマルチレベル増幅のフルデジタルアンプ技術が搭載されています。国内初導入？かも。

https://ascii.jp/elem/000/004/134/4134148/

もしかするとVolumioを一から説明した方が良いのかもですが、VolumioはいわゆるMPDベースのソフトウエアですが、いわばLinuxの音楽専用のディストリビューションで、音楽再生専用のOSのようなものです。MPDとはMusic Player DaemonのことでLinuxで動作するオーディオ用のサーバープログラムです。Daemon(デーモン)はUnixにおいて常駐動作するソフトウエアのことです。MPDは楽曲を管理して再生したり、コントローラーと通信する機能があります。
VolumioはMPDに基本沿ってますが、だいぶ進化していて各種ストリーミングサービスやRoon対応もされてます。

そう遠くない未来の話

音楽ストリーミングサービスにAI作曲アプリが取って代わった時代。人々は自分の好みや趣味に合わせてAIが自動的にオリジナルの音楽を作ってくれるアプリをスマートフォンで使っていた。人々は自分だけの音楽をスマートフォンで聴きながら、日常を過ごしていた。

ある春の朝、女子高生のさくらは通学電車に乗り込んだ。イヤフォンから流れるAIの作った音楽は、さくらの気分や状況に合わせて変化していた。今日は爽やかなポップスだった。さくらは窓際の席に座り、外の桜の花びらが舞う景色を眺めながら音楽に浸っていた。

ところが、電車が急ブレーキをかけた。さくらはバランスを崩してイヤフォンが外れてしまった。その瞬間、隣に座っていた男子高校生の音楽が聞こえてきた。それはさくらと同じ音楽だった。

「え？」
さくらは驚いて男子高校生を見た。彼も同じようにイヤフォンが外れて、さくらと目が合った。

「あなたもこの音楽聴いてるの？」
彼は笑顔で尋ねた。

「うん…でもどうして？AIが作った音楽だよね？」
さくらは不思議そうに言った。

「そうだよ。でもね、これってすごくレアなことなんだよ。AIは人それぞれの好みや趣味に合わせて音楽を作るから、同じ音楽を聴いてる人はほとんどいないんだよ」
彼は説明した。

「えー、そうなの？」
さくらは感心した。

「そうだね。でもそれも何か意味があるんじゃないかな？」
彼は優しく言った。

「そうかもね…」
さくらは顔を赤らめた。
二人はしばらく話し込んでしまった。共通点や趣味や夢など色々なことを話した。二人とも気づかないうちにお互いに惹かれていった。

電車が終点に着いた時、二人は連絡先を交換した。
「また会おうね」
彼は手を振って言った。
「うん、会おうね」
さくらも笑顔で答えた。
二人は別々の方向へ歩き始めた。しかし、胸の中では同じ音楽が鳴り響いていた。

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*この短編は一言一句とも全てAIが作成したものです。
私が「音楽生成AIがストリーミングサービスに取って代わった時代をテーマにして、それにAIの特徴を盛り込んだ短編を書いてください」とAIに指示をしてその出力結果です。

アスキーに執筆しました「小岩井ことりさん出演のASMRイベント配信レポ、KORG Live Extremeで聴くリアルさ」

「小岩井ことりさん出演のASMRイベント配信レポ、KORG Live Extremeで聴くリアルさ」の記事をアスキーに執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/127/4127149/

謹賀新年

みなさま旧年中はご愛顧ありがとうございました。
今年もよろしくお願いいたします。


(イラストはAIで作成)

2022年を振り返る

今年2022年は世界的に新型コロナの影響を引きずりつつ、夜が明けるかと思えばさらにウクライナ紛争で一層混迷がました年となりました。それはともかく今回も2022年を振り返る記事をまとめてみたいと思います。
2021年の振り返り記事はこちらです。
http://vaiopocket.seesaa.net/article/485024177.html

明るい話題としては今年は久方ぶりにヘッドフォンショウが復活しました。
ヘッドフォン祭ミニ
https://ascii.jp/elem/000/004/090/4090687/
ポタ研
https://ascii.jp/elem/000/004/097/4097499/

機材としてはAstell & Kern 新フラッグシップDAPのSP3000が大きかったと思います。
Astell & Kern 10年の結晶、新フラッグシップDAP「A&ultima SP3000」レビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/493950942.html

今年は久方ぶりにChordからMojoの後継機であるMojo2が登場しました。後継機の開発に時間をかけるところがハイエンドメーカーらしい所です。
Chord Mojo2レビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/486076332.html

今年はスティックタイプのUSB DACが活況を呈しました。
L&P W2-131レビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/485813717.html
iFI Audioのハイエンドスティック型DAC、GO Barレビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/488357209.html
Astell & Kernのスティック型DAC、AK HC2レビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/488780889.html

また最近ではDAPの形で据え置きというタイプも出てきました。DAPが進化して操作性と音質で突出するとそれを据え置きでも活かしたくなるわけですね。
こちらはA&K ACRO CA1000のレビューです。
http://vaiopocket.seesaa.net/article/485874729.html

今年はiPodがついに長い歴史を終えた年でもありました。
ありがとう、iPod
http://vaiopocket.seesaa.net/article/487913801.html

イヤフォンについてはハイエンドの豊作の年でした。
DITA audio 10周年モデル Perpetuaレビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/488431046.html

Astell＆KernとCampfire Audioの独創的なコラボ、PATHFINDERレビュー
https://ascii.jp/elem/000/004/099/4099239/

チタンシェルのユニバーサル、qdc TIGERレビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/493128931.html
TIGERについては完全ワイヤレスアダプタもあります。
http://vaiopocket.seesaa.net/archives/202212-1.html

ヘッドフォン関連ではこのコンビネーションが良かったと思います。
木製イヤカップを備えたSUNDARAの密閉型、HIFIMAN SUNDARA Closed-Backレビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/493149579.html
HIFIMANのコンパクトなハイパワーヘッドフォンアンプ、EF400レビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/488356436.html

PCオーディオ関係ではRoon ARCが出たとともにiFIの新型なんかが良かったですね。
高機能でマニアック、iFi audio NEO Streamレビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/491853254.html

また今年はいくつかB2Bの分野でも新しいトレンドを感じました。

ストリーミング時代、オーディオの縁の下の力持ち「ITF-NET AUDIO」
https://ascii.jp/elem/000/004/114/4114811/

シンプルで低コストなフルデジタルアンプCRI D-Amp Driver
https://ascii.jp/elem/000/004/116/4116608/

Knowlesが新しいターゲットカーブを提唱して、そのリファレンスモデルを製作したのもちょっと気に留めておきたい話題です。
https://ascii.jp/elem/000/004/092/4092169/
https://ascii.jp/elem/000/004/110/4110059/

そして完全ワイヤレスがイヤフォンの世界を根本から変えたものは、単に利便性ではなくプレーヤーからイヤフォンへの伝送がアナログからデジタルになったことだと思います。
それはイヤフォンにコンピュータありきのサウンドをもたらしました。コンピュテーショナル・オーディオです。

finalの新基軸サウンドの提唱、ZE8000レビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/494891595.html

コンピュテーショナル・オーディオとしての完全ワイヤレス、Apple AirPods Pro2 レビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/495299912.html

コンピュテーショナルオーディオとDSPなどとの違いと言うのは、DSPというのは既に成り立ってるサウンドを計算でより良くするものなのに対して、コンピュテーショナルオーディオというのはそもそもサウンドが計算無しでは成り立たないというものです。
ZE8000にANCオフがないのもこれに関係しているように思われます。

また今年はいままで追っていた新世代のドライバーであるMEMSスピーカー(シリコンドライバー)のデモ機を聴くことができました。これは期待できます。
xMEMSインタビュー、MEMSスピーカー試聴
http://vaiopocket.seesaa.net/article/492846696.html
MEMSスピーカーについてはこちらをご覧ください。
http://vaiopocket.seesaa.net/article/484949223.html

MEMSスピーカーの製品化はやはりこのご時勢の影響で遅れていたようです。来年はMEMSドライバーの製品化が期待され、LE Audioもやっと普及の道を歩き始めるかもしれません。またイヤフォンのコンピュータ化も進むことでしょう。暗雲はまだ取れませんが、明るい話題を少しでも期待したい所です。

アスキーにヘッドフォン祭 miniレポートを執筆

アスキーにヘッドフォン祭 miniレポートを執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/090/4090687/

アスキーに「Apple Musicのクラシック音楽専用の再生アプリが登場⁉」を執筆

アスキーに「Apple Musicのクラシック音楽専用の再生アプリが登場⁉」を執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/088/4088849/

アスキーに「アップルが高指向性スピーカーの特許を申請、自分だけに音が聞こえ、空間オーディオとも相性がいい？」を執筆

アスキーに「アップルが高指向性スピーカーの特許を申請、自分だけに音が聞こえ、空間オーディオとも相性がいい？」を執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/088/4088747/

アスキーに「2021年米国で久しぶりのCD売上増加、物理回帰の流れは進む？ RIAA発表」を執筆

アスキーに「2021年米国で久しぶりのCD売上増加、物理回帰の流れは進む？　RIAA発表」を執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/086/4086773/

CHORDがMojo 2を発表

CHORDがいよいよMojo 2を発表しました。
https://chordelectronics.co.uk/mojo-2?hss_channel=tw-1065264836



詳細なスペックは公式ページにはまだありませんが、海外の情報をもとにすると以下のような改良点があるようです。

○USB-Cが付いている。他方でMicroBも残されているのでPolyとの互換性もある

○パルスアレイDACが進化している(おそらくタップ数が細くなっている)

○4つ目のボタンとしてメニューボタンが増えた。キーロックやミュートなど

○クロスフィード機能がある

○UHD DSPという「世界初のロスレス」DSPが追加。104bitのカスタムDSPで帯域別に変更可能というもの

○再生時間が9%向上

他にも電源周りとか細かい改良がたくさんあるようです。

2021年を振り返る

今年2021年は新型コロナの影響を受けつつも光が見え始めたような年でした。今回も2021年を振り返る記事をまとめてみたいと思います。
2020年の振り返り記事はこちらです。
http://vaiopocket.seesaa.net/article/479310611.html

今回は2021年の注目の技術とトレンドについてはまとめ記事を書いておきました。

2021年の注目技術1 MEMSスピーカー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/484949223.html

2021年注目の技術2 音響メタマテリアル
http://vaiopocket.seesaa.net/article/484949260.html

2021年注目の技術3 音質優先配信技術　KORG Live Extreme
http://vaiopocket.seesaa.net/article/485024082.html

2021年のトレンド1 　ゲーミング分野と有線イヤフオン
http://vaiopocket.seesaa.net/article/484997881.html

2021年のトレンド2 　ASMRとイヤフォン
http://vaiopocket.seesaa.net/article/484998066.html


機材の話題ではやはり音質を重視した完全ワイヤレスの決定版としてfinal ZE3000が出たことです。聴くたびに良さが実感できるスタンダードで、いろんな時代のいろんな録音の曲を聴きたくなります。

finalブランドの名を冠する完全ワイヤレスイヤフォン「final ZE3000」レビュー
http://vaiopocket.seesaa.net/article/484753970.html

おなじみ須山さんのFitEarではToGo 334の後継機のTG334が10年振りに出ました。

FitEar TG334インプレ
http://vaiopocket.seesaa.net/article/481233801.html

ちなみにうちのブログ名を冠した初代ToGo 334の記事はこちらです。ToGo 334は世界初のカスタムの手法を用いたユニバーサルイヤフオンです。

須山ユニバーサル、FitEar TO GO!334登場
http://vaiopocket.seesaa.net/article/253318386.html

FitEarではイヤピースにシリコンを詰めて簡易カスタム化するインスタチップもお気に入りのアクセサリーです。
https://ascii.jp/elem/000/004/065/4065598/

今年は半導体不足やAKM工場問題があとを引いて、LINNなど独自DACがいろいろでてきた年でもありました。ポータブルではヒマラヤDACが注目です。

HIFIMANの独自DAC「ヒマラヤDAC」
http://vaiopocket.seesaa.net/article/484347310.html

ハイエンドDAPでは待望のAstell＆Kernの最上位機 A&ultima SP2000Tが発売されました。真空管を積むなど新機軸とともにSE200やSE180などの実験的なモデルの成果を含む集大成的なDAPでもあります。
https://ascii.jp/elem/000/004/072/4072922/

今年はApple Musicのロスレスハイレゾ化が話題となりましたが、SP2000TならOpenAppでDAPでも高音質でハイレゾストリーミングが楽しめます。

Apple Musicのハイレゾと立体オーディオ対応発表
http://vaiopocket.seesaa.net/article/481549159.html

またこうした動きに刺激されクアルコムがSnapdrgon Sound規格やaptX Losslessを発表するなどワイヤレスの高音質化に向けた取り組みが見られた年でもありました。

有線イヤフォンではハイレゾストリーミングに対応したスティック型の小型DACがたくさん出ました。W2はバランス駆動の音が素晴らしい製品です。

iPhoneに好適なコンパクトDAC、LUXURY & PRECISION W2
http://vaiopocket.seesaa.net/article/481684789.html

ユニークな製品としては初代ウォークマンのオマージュであるOriolus DPS-L2が面白かったですね。
http://vaiopocket.seesaa.net/article/482533313.html

今年は昨年のWestoneに続いてゼンハイザーにも老舗ブランドの事業移管という残念なことがありました。ただこれを契機によりよい製品が出てくれることを願います。
http://vaiopocket.seesaa.net/article/480191401.html

来年はひさびさにヘッドフォン祭やポタ研がリアルイベントで復帰する予定といううれしいニュースもありますので、来年はなんとか雲間に陽の光が見えてほしいものです(と昨年も書いた)。

アスキーに「新MacBook Proのヘッドホン端子は最大3Vの高出力、LINE-OUT端子としても機能」の記事を書きました

アスキーに「新MacBook Proのヘッドホン端子は最大3Vの高出力、LINE-OUT端子としても機能」の記事を書きました。

https://ascii.jp/elem/000/004/073/4073683/

アスキーに「ハイレゾ4Kで配信された「藤田恵美『Headphone Concert 2021』」を体験」の記事を執筆

アスキーに「ハイレゾ4Kで配信された「藤田恵美『Headphone Concert 2021』」を体験」の記事を執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/063/4063467/

アスキーにAZLAのゲーミングイヤホン「AZEL Edition G」の記事を執筆しました

アスキーにAZLAのゲーミングイヤホン「AZEL Edition G」の記事を執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/059/4059706/

アスキーにソニー「WF-1000XM4」を聴く、新V1チップの採用・高性能が直接生きた高音質の記事を執筆しました

アスキーにソニー「WF-1000XM4」を聴く、新V1チップの採用・高性能が直接生きた高音質の記事を執筆しました。

https://ascii.jp/elem/000/004/058/4058918/

アスキーにApple Musicのロスレス化で露見してしまったことの記事を書きました

アスキーにApple Musicのロスレス化で露見してしまったことの記事を書きました。

https://ascii.jp/elem/000/004/056/4056310/