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授業科目名
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担当教員
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ディジタル音声処理特論
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小澤 賢司
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時間割番号
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単位数
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コース
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履修年次
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期別
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曜日
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時限
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| GTK510 | 2 | (未登録) | 1 | 後期 | 木 | I | ||||||||
| ［概要と目標］ | ||||||||||||||
| 音声は人間同士のコミュ二ケーション、さらにはヒューマンマシンインタフェースにおいても重要な役割を果たしている。授業前半では音声認識を取り上げ、その基礎となる音声及び聴覚に関わる生理学的・心理学的性質についても学ぶ。授業後半では、主に音声合成に関するトピックを中心に、ディジタル信号処理を活用した音声情報処理や、最近の応用事例について学ぶ。 | ||||||||||||||
| [到達目標] | ||||||||||||||
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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。 ２．音声認識の他に知覚符号化など情報圧縮を取り上げ、音情報に関する信号処理の基礎を理解する。 ３．音声合成に必要となるディジタル信号処理技術を理解する。 ４．信号処理技術を活用した伝統的な音声分析・音声合成手法を理解する。 |
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| ［必要知識・準備］ | ||||||||||||||
| 初等関数の微積分、確率統計、ディジタル信号処理の基礎 | ||||||||||||||
| ［評価基準］ | ||||||||||||||
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| ［教科書］ | ||||||||||||||
| (未登録) | ||||||||||||||
| ［参考書］ | ||||||||||||||
| ［講義項目］ | ||||||||||||||
| 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 第２回 （音に関する生理学）聴覚末梢・中枢系の解剖学的・生理学的基礎、音声生成系の解剖学的・生理学的基礎、（音声情報処理１）音声の合成 第３回 （音声情報処理２） 音声の特徴表現、知覚符号化による高能率圧縮 第４回 （音声知覚）人間における音声の知覚、（音声情報処理３）計算機による音声認識（概観）、統計的パターン認識 第５回 （音声情報処理４）有限状態オートマトン、音声認識：基本的な音響モデル 第６回 （音声情報処理５）音声認識：高度な音響モデル、音声認識：言語モデル 第７回 （音声情報処理６）音声認識：言語モデル（つづき）、探索アルゴリズム 第８回 （聴覚の心理学）音の大きさ（ラウドネス）・高さ（ピッチ） 第９回 音声分析・合成手法の全体像の解説、（音声のモデル化）ボコーダ 第１０回 （音声分析１）基本周波数推定 第１１回 （音声分析２）スペクトル包絡推定 第１２回 （音声分析３）非周期性指標推定 第１３回 （音声加工）声質変換，音声のモーフィング 第１４回 （音声合成１）テキスト音声合成 第１５回 （音声合成２）最先端の音声合成技術、音声の高能率符号化 |
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