2018年度 音情報処理 (4033)

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科目区分	専門科目	教職科目	指定なし
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	Ⅲ	履修登録システム	使用する
履修登録期間	2018/10/02～2018/10/16	履修取消期限	2018/11/06

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、吉野幸一郎、（高道慎之介）
教育目的／学修到達目標	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．
授業概要／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

回数	日付 [時間]	担当教員	テーマ	内容
1	11/2 [2]	－	音情報基礎（音声、音響情報処理の導入、基礎）	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	11/6 [2]	－	音声の分析（ＤＦＴ，ＬＰＣ，ケプストラム分析）	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	11/8 [2]	－	音響信号処理基礎	音響信号処理の基礎と，分析法について講述する．
4	11/12 [2]	－	音声符号化基礎	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	11/14 [2]	－	音声認識理論と音声認識システム	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	11/16 [2]	－	音声合成理論と音声合成システム	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	11/20 [2]	－	音声対話システム理論と音声対話システム	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	11/22 [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

回数	日付	時間	講義室	備考
1	11/2	2	L1
2	11/6	2	L1
3	11/8	2	L1
4	11/12	2	L1
5	11/14	2	L1
6	11/16	2	L1
7	11/20	2	L1
8	11/22	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

内容
音情報処理 2018

配布資料

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