| 授業方針・テーマ |
音声情報を取り扱うシステムとして音声認識に関わる技術について、基礎的な音声信号処理及び機械学習による音声認識の基礎について学ぶ。具体的には発声モデル、スペクトログラム、音響エフェクト、識別関数、確率モデル、深層学習、音響モデルなどのトピックについて学ぶ。 |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
音声情報処理分野で用いられている音声信号処理の基礎及びそれらを用いた音声認識技術について、また応用上どのような工夫がなされているかを理解する。 |
授業計画・内容
授業方法 |
[授業計画]
第1回：ガイダンス
第2回〜第5回：音声信号処理、ソースフィルタモデル、音響エフェクト
第6回〜第15回：音声認識技術（機械学習モデル、音声認識システムの構成など）
[授業方法]
講義を中心とした授業を実施する。 |
| 授業外学習 |
資料スライドを事前にウェブに公開するので、これを用いて予習・復習を行う。 |
| テキスト・参考書等 |
[参考書]
日本音響学会編音響テクノロジーシリーズ24 「機械学習による音声認識」久保 陽太郎 著
次世代信号情報処理シリーズ2「音声音響信号処理の基礎と実践」川村 新 著 |
| 成績評価方法 |
講義への参加(20%)、レポート課題（80%） |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
オフィスアワーは特に設定しない。質問や連絡がある場合には随時メールにて受け付ける。
連絡先：sayaka@tmu.ac.jp |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
|
| 備考 |
|
シラバス照会