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授業科目名
指導教員
知能情報システム設計特論第3
小澤 賢司/森勢 将雅
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
414550 B 2 (未登録) 1 後期 V
[概要と目標]
前半では音声情報処理を主題として,まず音声合成技術を中心に,代表的な技術から最先端の技術まで学ぶ.その後,それらの技術を活用した応用事例や,現在社会でどのように役立っているかの事例を学ぶ.後半では音のアレイ信号処理を主題として,所望の音を選択的に収録する技術を学ぶ.アレイ信号処理は,例えばカーナビゲーションシステムにおいて運転者の音声を収音するために利用されており,今日のユーザインタフェース構築に必須の技術である.
[到達目標]
・音声情報処理・アレイ信号処理に関する歴史や最先端技術の概要を説明できる.
・音声情報処理・アレイ信号処理に関する技術が世の中でどのように利用されているかを理解した上で,自身が解決すべき問題に適切に利用できる.
[専攻の目標と講義の目標との関連性]
現在,音声読み上げソフトウェアやアナウンスなどで合成音声が利用されるようになり,音声から感情を読み取る技術を目指した研究が進められている.また,計算機の性能向上を背景として,多数センサからの信号に対して人工知能技術を含む柔軟な処理を行うことが可能となっている.これら最先端の技術を学び,音声・音響情報処理の現状を概観することは,本専攻の目標と合致する.
[必要知識・準備]
微分積分学,線形代数,確率統計など大学学部レベルの数学知識があることが望ましい.
[評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1小テスト/レポート 100  %小テストにより、毎回の講義内容について理解の程度を観る。レポートにより、総合的な理解の程度を観る。 
[教科書]
  1. 浅野 太 (著), 日本音響学会 (編集), 音のアレイ信号処理, コロナ社, ISBN:4339011169,
    (第8回からの教科書です。その初回には図書館から借りだしてください。)
[参考書]
(未登録)
[講義項目]
1.音声情報処理技術の歴史1:古典的な音声情報処理技術(Vocoder・ケプストラム・LPCなど)
2.音声情報処理技術の歴史2:高品質音声情報処理技術の最先端
3.音声の加工技術:声質変換,音声のモーフィングなど
4.音声に関する感性情報処理:声の個人性,感情,魅力に関する研究事例
5.歌声情報処理
6.統計的音声処理技術
7.音声・歌声情報処理が作る社会基盤技術
8.アレイ信号処理の基礎:複素正弦波と行列を用いた音の伝播のモデル化
9.パラメータ推定法の基礎1:非ベイズ推定法(決定論的アプローチ)
10.パラメータ推定法の基礎2:ベイズ推定法(ランダムアプローチ)
11.ビームフォーマによる音源分離
12.部分空間法による音源定位
13.スパースモデリングによる音源定位
14.アレイ信号処理の応用
15.総括