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2019年度 音情報処理 (4033)

授業科目基本情報

科目区分 専門科目 教職科目 情報
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 日本語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2019/09/27~2019/10/24 履修取消期限 2019/10/24

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目
履修方法 ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 中村 哲
担当教員 中村哲、Sakriani Sakti、(高道慎之介)、(水上雅博)
教育目的/授業目標 音情報処理の基礎的な技術について,音、音声の特性、特徴抽出に関する信号処理、音声分析、音声符号化、音声合成、音声認識、音声対話に関する基本的な手法・アルゴリズムを中心に講義を行う.
指導方針 音声情報処理の基礎的な技術について,基本的な手法・アルゴリズムを中心に講義を行う.とくに,音声の性質の理解,特徴抽出、音声合成システム、音声認識システム、音声対話システムに重点をおいて講述する.

クラス情報



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授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] テーマ 内容
1 10/4 [2] 音情報基礎(音声、音響情報処理の導入、基礎):サクティ 音声生成,音声聴取の基礎,音響情報処理の基礎について講述する
2 10/11 [2] 音声の分析(DFT,LPC,ケプストラム分析):高道 音声の特徴分析手法である離散フーリエ変換,線形予測分析,ケプストラム分析について講述する.
3 10/25 [2] 音響信号処理基礎:高道 音響信号処理の基礎と,分析法について講述する.
4 11/1 [2] 音声符号化基礎:中村 PCM,差分PCM, 適応差分PCM, 音声生成モデルに基づく音声符号化,聴覚特性に基づく音楽符号化について講述する
5 11/8 [2] 音声認識理論と音声認識システム:サクティ 動的計画法,隠れマルコフモデルやN-gram言語モデルに基づく音声認識理論,深層学習による音声認識理論とシステムについて学ぶ.
6 11/15 [2] 音声合成理論と音声合成システム:高道 テキストから音声を合成する音声合成理論と,音声合成システムについて講述する.
7 11/22 [2] 音声対話システム理論と音声対話システム:水上 発話意図理解と規則による対話制御,さらには,部分観測マルコフモデルによる対話制御理論,さらに音声対話システムの構成法について講述する.
8 11/29 [2] 質疑, 試験 音情報処理についての理解を確認する試験を実施する.

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 10/4 2 L1
2 10/11 2 L1
3 10/25 2 L1
4 11/1 2 L1
5 11/8 2 L1
6 11/15 2 L1
7 11/22 2 L1
8 11/29 2 L1

テキスト・参考書

テキスト 特になし。講義ノートを配布する。
参考書 1. 鹿野、中村、伊勢、音声・音情報のディジタル信号処理、昭晃堂
 2. 鹿野、伊藤、河原、武田、山本、音声認識システム、オーム社、2001年

その他

履修条件 系列データモデリングを事前に履修しておくことが望ましい。
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 ・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
・成績評価は、毎時間行なう小演習(ときにはレポート)と最終試験(資料持込可)による。具体的には、小演習50%と最終試験50%の評価点を合計して判断する。
関連科目 系列データモデリング
関連学位 工学
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料



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