授業科目名				担当教員
言語・音声情報処理特論				小澤　賢司／福本　文代
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
GTK507	2	(未登録)	1	前期	月	I
［概要と目標］
音声及び言語は日常のコミュ二ケーションにおいて重要な役割を果たしている。授業前半では音声を取り上げ、音声及び聴覚に関わる生理学的・心理学的基礎や、計算機による音声情報処理について学ぶ。授業後半では言語を取り上げ、形態素を解析するための基本技術、及び機械学習を利用した最近の応用事例として、テキスト分類・検索・要約手法などについて学ぶ。
[到達目標]
１．音声生成系および聴覚系に関する生理学特性の基礎、音声知覚・聴覚の心理学的特性を理解する。<BR>２．知覚符号化など情報圧縮や音声認識など取り上げ、音情報に関する信号処理の基礎を理解する。<BR>３．言語解析するための基本的なアルゴリズムを理解する。<BR>４．統計・機械学習を用いた分類・検索・要約手法を理解する。
［必要知識・準備］
初等関数の微積分、確率統計
［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］
特になし
［参考書］
荒木雅弘, イラストで学ぶ音声認識, 講談社, ISBN:4-06-153824-1 北研二, 確率的言語モデル, 東京大学出版会, ISBN:4-13-065404-7 徳永健伸, 情報検索と言語処理, 東京大学出版会, ISBN:4-13-065405-5 北研二　他, 情報検索アルゴリズム, 共立出版, ISBN:4-320-12036-1 日本音響学会, 音と人間, コロナ社, ISBN:978-4-339-01303-0
［講義項目］
（第１回〜第７回：担当 小澤賢司）<BR>第１回 音声・音響情報理工学分野の概観、（音の物理学）フーリエ変換とスペクトル<BR>第２回 （音に関する生理学１）聴覚末梢系の解剖学的・生理学的基礎<BR>第３回 （音に関する生理学２）聴覚中枢系・音声生成系の解剖学的・生理学的基礎<BR>第４回 （音声知覚・聴覚の心理学１）音の大きさ（ラウドネス）・高さ（ピッチ）知覚<BR>第５回 （音声知覚・聴覚の心理学２）音の音色知覚、音声の知覚<BR>第６回 （音声・音響信号処理１）音声の合成、音声の高能率符号化<BR>第７回 （音声・音響信号処理２）音声の認識、知覚符号化による高能率圧縮<BR><BR>（第８回〜第１４回：担当 福本文代）<BR>第８回 (言語解析）　形態素解析<BR>第９回 （テキスト分類）　Naive Bayes, Support Vector Machinesによる分類<BR>第１０回 (テキスト分類) Aggromerative Clustering, K-means, Semi-supervised clusteringによる分類<BR>第１１回 （情報検索） 全文検索，Vector space model，推論ネットワークモデル<BR>第１２回 （情報検索）　PageRank, AdaRankによる検索結果の順位付け<BR>第１３回 (要約) 素性選択による要約<BR>第１４回 （評価）分類・検索・要約に関する評価手法<BR><BR>第１５回　総括（担当 小澤賢司，福本文代）