|
授業科目名
|
担当教官
|
|||||
|
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 | 前期 | 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。 ２．時系列データを分析する基本的な手法を理解する。 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、ディジタル信号処理、オートマトン等を学習してあると理解しやすい。 | ||||||
| ［評価基準］ | ||||||
| 下記の３項目を総合的に使用して評価する。 １．学期末誌嫌悪点数。 ２．宿題として出した課題の達成度。 ３．授業の出席状況と学習態度。 |
||||||
| ［教科書］ | ||||||
| ［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 ２．時系列データのれいとして、音声の性質 ３．時系列データの分析：相関、スペクトル分析 ４．時系列データの分析：ケプストラム分析 ５．時系列データの分析：線形予測分析 ６．時系列データの符号化：時間領域での符号化 ７．時系列データの符号化：周波数領域での符号化 ８．寺家０列データの符号化：ベクトル量子化 ９．時系列データの生成 １０．時系列データの照合：DPマッチング法 １１．時系列データの照合：HMM法 １２．音声の認識と合成 １３．話者の認識 １４．音環境の影響：雑音等 １５．授業のまとめ |
||||||
| ［教育方法］ | ||||||
| 授業は実験室で実施し、できるだけ演習を含んだ内容にする。数回、宿題の課題を出す。 | ||||||
| ［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］ | ||||||
| 人間と機械のインタフェースに関する技術を、聴覚情報処理の面から理解できるようにする。 | ||||||
| ［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。 | ||||||