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目次

音声認識システム 改訂2版

音声認識システム 改訂2版 (IT Text)

  • 河原 達也(編著)/ 情報処理学会(編集)
  • 第1章 音声認識の概要
    • 1.1 音声認識システムの現状
    • 1.2 音声認識のアプリケーション
    • 1.3 音声認識の原理とシステムの構成
    • 1.4 音声認識のための学習データ
    • 演習問題
  • 第2章 音声特徴量の抽出
    • 2.1 音声の生成
    • 2.2 音声信号のスペクトル分析
    • 2.3 音声特徴抽出の実際
    • 演習問題
  • 第3章 HMMによる音響モデル
    • 3.1 隠れマルコフモデル(HMM)
    • 3.2 HMMの学習
    • 3.3 混合正規分布による生成モデル(GMM−HMM)
    • 3.4 音素文脈依存モデル
    • 3.5 GMM−HMMの適応
    • 3.6 GMM−HMMの識別学習
    • 演習問題
  • 第4章 ディープニューラルネットワーク(DNN)によるモデル
    • 4.1 DNN−HMMの基本構成
    • 4.2 DNN−HMMの学習法
    • 4.3 DNNの適応
    • 4.4 ほかのニューラルネットワーク
    • 4.5 DAEを用いた雑音・残響抑圧
    • 演習問題
  • 第5章 単語音声認識と記述文法に基づく音声認識
    • 5.1 音素HMMを用いた単語認識
    • 5.2 記述文法に基づく連続音声認識
    • 演習問題
  • 第6章 統計的言語モデル
    • 6.1 Nグラムによる生成モデル
    • 6.2 Nグラムの確率の算出
    • 6.3 語彙とカットオフ
    • 6.4 Nグラムモデルの発展
    • 6.5 言語モデルの評価
    • 6.6 ニューラルネットワークによる言語モデル
    • 6.7 言語モデルの作成
    • 演習問題
  • 第7章 大語彙連続音声認識アルゴリズム
    • 7.1 問題とアプローチ
    • 7.2 探索アルゴリズム
    • 7.3 各モデルの実装と適用
    • 7.4 マルチパス探索
    • 7.5 重み付き有限状態トランスデューサ(WFST)
    • 演習問題
  • 第8章 音声コーパス
    • 8.1 音声/言語コーパスとは
    • 8.2 音声/言語コーパスの構成
    • 8.3 音声コーパスの現状
    • 8.4 日本の代表的な音声コーパス
    • 演習問題
  • 第9章 音声認識システムの実現例
    • 9.1 Juliusディクテーションキット
    • 9.2 Kaldi CSJレシピ
    • 9.3 国会審議の音声認識システム
  • 付録A CMU−Cambridge統計的言語モデルツールキット
    • A.1 ファイル形式
    • A.2 言語モデルの作成と評価
  • 付録B 大語彙連続音声認識エンジンJulius
    • B.1 外部仕様
    • B.2 内部仕様(アルゴリズム)
    • B.3 動作環境
    • B.4 動作設定と起動
    • B.5 応用例

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