最終更新日:2018/3/31 
理工学部 
授業科目名 音声情報処理 
クラス
 
  春学期 週2時間 単位履修基準年度
担当者
教授  川端 豪  TAKESHI KAWABATA 
講義目的Course Objectives
メディア情報処理の重要な要素である音声認識・合成・対話技術に焦点をあて、その基礎となる音声情報処理技術を習得する。フーリエ変換の応用としてのケプストラム分析、それに基づく音程(ピッチ)分析、スペクトル概形分析、また音声特有のスペクトル分析である線形予測分析法を習得する。さらに各論として、隠れマルコフモデルに基づく音声認識、波形編集による音声合成、状態遷移モデルによる音声対話の制御技術について講義する。 
各回ごとの授業内容Course Contents of Each Session
(1) 序論、音声とは何か?
(2) 音声のスペクトル分析
(3) ケプストラム分析
(4) 線形予測分析1
(5) 線形予測分析2
(6) 音程(ピッチ)分析
(7) スペクトル概形分析
(8) 音声認識1(区間検出, 特徴抽出)
(9) 音声認識2(音響モデル)
(10) 音声認識3(言語モデル)
(11) 音声認識4(探索処理)
(12) 波形編集に基づく音声合成
(13) 音声による人間と機械の対話システム
(14) まとめ 
授業方法Methods of Instruction
視聴覚機器と板書を併用して講義を進める。 
教科書(著者名、書名、発行所、出版年)Text (Author. Title. Publisher, Year of Publication)
特に指定せず。 
参考文献(著者名、書名、発行所、出版年)Reference Books (Author. Title. Publisher, Year of Publication)
萩原将文著『ディジタル信号処理』(森北出版、2001) ISBN:4627701314。中川聖一『確率モデルによる音声認識』(電子情報通信学会、1988) ISBN:488552072X。鹿野、伊藤他『音声認識システム』(オーム社、2001) ISBN:4274132285。その他、講義中に紹介する。 
成績評価方法・基準 Methods and Criteria of Evaluation
定期試験を行う。 
学生による授業評価の方法Course Evaluation by Students
全学統一方式による。 
準備学習等についての具体的な指示および他の科目との関連Other Specifications for Class Preparation
他科目の先習は必要ないが、 より深い理解のために、同時に開講する「音声信号処理演習」を併せて履修することが望ましい。1年次に「微分積分学 I 」を先習しておくことが望ましい。 
キーワードCourse Key Words
スペクトル解析/音声認識/音声合成/音声対話システム