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音声認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

著者 篠田 浩一 (著),杉山 将 (編)

音声の性質と音声信号の処理について解説。これからの実用に必須のトピックを網羅し、音声認識において、さまざまな機械学習手法がどのように選択され、どのように使われているかを説...

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音声認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

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商品説明

音声の性質と音声信号の処理について解説。これからの実用に必須のトピックを網羅し、音声認識において、さまざまな機械学習手法がどのように選択され、どのように使われているかを説明する。【「TRC MARC」の商品解説】

音声の信号処理についての知識ゼロでも読めるように、懇切丁寧に解説した。基礎理論はコンパクトにまとめ、「耐雑音」「話者認識」「深層学習」についてたっぷり解説。一気に実用が進んだ音声認識分野がこれ一冊で学べる!

■おもな内容
第1章 音声とは
第2章 音声分析
第3章 音声認識とは
第4章 隠れマルコフモデル
第5章 言語モデル
第6章 大語彙連続音声認識
第7章 耐雑音音声認識
第8章 話者適応と話者認識
第9章 深層学習

■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授【商品解説】

目次

  • 第1章 音声とは
    • 1.1 音の知覚
    • 1.2 音声の生成
    • 1.3 音韻と音素
  • 第2章 音声分析
    • 2.1 前処理
    • 2.2 音声特徴量
    • 2.3 音声特徴量の量子化
  • 第3章 音声認識とは
    • 3.1 音声認識の分類

著者紹介

篠田 浩一

略歴
〈篠田浩一〉東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修士課程修了。東京工業大学情報理工学院教授。

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