授業科目名				担当教官
コミュニケーション工学特論				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
323210	2	(未登録)	1	前期	月	III
［概要と目標］
コンピュータと人間のコミュニケーション技術を例に、マルチメデイア応用技術について講義を行う。具体的には、 １．マルチメデイア技術と情報処理システムの関係について、コンピュータと人間のコミュニケーションシステムを例に説明をする。 ２．マルチメデイアのデイジタル化技術について説明する。音声を例に、最適量子化、スペクトル分析法、線形予測分析法、ケプストラム分析法など、データの圧縮、送受信技術を講義する。 ３．マルチメデイア処理システムの例として、音声認識システムについて講義を行う。ダイナミックプログラミング法、HMM法などを利用した音声認識システムを課題として学生に作成させ、コミュニケーション工学の知識と技術を会得させる。
［必要知識・準備］
音声情報処理の基礎知識があると解りやすい。
［評価基準］
課題に対する報告書及び出席状況で評価する。
［教科書］
(未登録)
［参考書］
(未登録)
［講義項目］
１回目：授業の準備 授業の概要を説明する。これから授業で必要な予備知識を整理し、解説する。 ２回目：コミュニケーション工学の概要 　マルチメデイア技術、ディジタル通信技術、コンピュータと人間のインタフェース技術などについて概要を講義する。 ３回目：マルチメディアのディジタル化技術 　AD変換技術、サンプリング定理、最適量子化、ベクトル量子化、デルタ変調等について講義する。 ４回目：スペクトル分析 　スペクトル分析法について講義する。フーリエ変換の解説も行い、学生に、各自の母音のスペクトルを算出できるプログラムを作らせる。 ５回目：線形予測分析 　線形予測分析法の原理と算出方法、その問題点等を講義する。 ６回目：線形予測分析の実用アルゴリズム 　線形予測係数を算出するための実用的なアルゴリズムを講義する。学生に、プログラムを作る課題を出し、各母音について線形予測係数を比較させる。 ７回目：ケプストラム分析 　ケプストラム分析の原理を講義する。最近の携帯電話や音声認識・合成等でよく利用されているLPCケプストラムについても説明する。 ８回目：LPCケプストラム抽出アルゴリズム 　LPCケプストラム、LPCデルタケプストラムの実用的な抽出アルゴリズムを説明して、学生に、プログラム作成の課題を出す。 ９回目：偏自己相関分析 　PARCOR係数の求め方、それを使った音声認識、音声合成、声道形状の推定方法等を講義する。 10回目：その他の分析法 　ウェーブレット分析法、CELP関連技術など最近の実用的な音声分析技術とその応用について説明する。 11回目：音声認識 　ダイナミックプログラミングを利用した音声認識、HMMを利用した音声認識の原理を講義する。 12回目：音声認識のためのアルゴリズム 　音声認識ための実用的なアルゴリズムを解説して、学生に音声認識システムを作る課題を出す。 13回目：音声合成 　規則合成、分析合成、韻律情報の制御等、最近の音声合成技術について解説する。 14回目：音響コミュニケーション技術 　音源定位、マイクロホンアレイ、エコーキャンセラー等、コンピュータと人間がコミュニケーションをする環境を制御する技術を説明する。 15回目：対話技術 　コンピュータと人間が対話するための知能処理技術を解説する。言語処理、意味情報処理等の具体的なアルゴリズムを説明する。