授業科目名				担当教員
ヒューマン・マシンインタフェース				関口　芳廣
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
273308	2	F	3	後期	木	II
［概要］
マルチメディアの時代になり、人間と機械のコミュニケーションが色々な手段で行われるようになってきた。本学科では、この分野の学習を２つの科目でカバーできるようにしている。ひとつは、視覚情報を基本にした「ビジュアルコンピューティング」であり、もうひとつが聴覚情報を基本にしたこの科目である。この科目では、音による人間と機械のコミュニケーション技術を学ぶことにより、一般的な時系列データの処理技術を身につけられる。
［具体的な達成目標］
１．時系列データの例として、音の基本的な性質を理解する。<BR>２．時系列データを分析する基本的な手法を理解する。<BR>３．時系列データを圧縮する技術を理解する。
［必要知識・準備］
情報理論、ディジタル回路、オートマトン等を学習してあると理解しやすい。
［評価方法・評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：期末期  50  % 後半に学習した内容を習得できているか？  2 試験：中間期  50  % 前半に学習した内容を習得できているか？
［教科書］
古井貞熙, 音声情報処理, 森北出版, ISBN:462770271X
［参考書］
(未登録)
［講義項目］
１．これまでの基礎知識の整理と授業の概要説明<BR>２．時系列データの例として、音声の性質<BR>３．時系列データの分析：相関、スペクトル分析<BR>４．時系列データの分析：ケプストラム分析<BR>５．時系列データの分析：線形予測分析<BR>６．時系列データの符号化：時間領域での符号化<BR>７．時系列データの符号化：周波数領域での符号化<BR>８．寺家０列データの符号化：ベクトル量子化<BR>９．総括評価・まとめ（前半）<BR>１０．時系列データの照合：DPマッチング法<BR>１１．時系列データの照合：HMM法<BR>１２．音声の認識と合成<BR>１３．話者の認識<BR>１４．音環境の影響：雑音等<BR>１５．総括評価・まとめ（後半）
［教育方法］
演習等を含め、実際に応用できる知識と技術を習得できるようにする。
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
《コンピュータ・メディア工学科 コンピュータサイエンスコース》 (A)情報処理技術者としての自らの活動が自然や社会，人に与える影響を理解し，問題解決にあたることができる知識と技術，およびコミュニケーションスキルを習得する ○ (B)種々の型と構造をもつ情報の表現手法及び処理手法についての基本的な知識と技術を習得する． ○ (C)問題を形式的にモデル化し，そのモデルを基に問題解決する知識と技術を習得する． ○ (G)ハードウェアとソフトウェアを融合した情報機器を設計・実現できる知識と技術を習得する． ○
［その他］
最新の話題やこれまでの研究経過等を含めて講義する。授業を通して、知識の幅を広げてほしい。質問等ありましたら、積極的どうぞ。