音声認識

講談社サイエンティフィク
オンセイニンシキ
音声認識
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内容紹介

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

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
  •  3.2 DPマッチング
  • 第4章 隠れマルコフモデル
  •  4.1 確率モデルを用いたパターン認識
  •  4.2 マルコフ過程
  •  4.3 隠れマルコフモデルとは
  •  4.4 音声認識のための隠れマルコフモデル
  •  4.5 HMMを用いたパターン認識
  • 第5章 言語モデル
  •  5.1 言語の複雑さの尺度
  •  5.2 確率的言語モデル
  •  5.3 形態素解析
  • 第6章 大語彙連続音声認識
  •  6.1 サブワード認識単位を用いた学習・認識
  •  6.2 音素文脈決定木を用いたクラスタリング
  •  6.3 発音辞書
  •  6.4 探索技術
  •  6.5 識別学習
  • 第7章 耐雑音音声認識
  •  7.1 雑音とは
  •  7.2 加算性雑音
  •  7.3 乗算性雑音
  •  7.4 非定常雑音への対応
  • 第8章 話者適応と話者認識
  •  8.1 話者適応とは
  •  8.2 事後確率最大化法
  •  8.3 最尤線形回帰法
  •  8.4 話者正規化
  •  8.5 話者認識とは
  •  8.6 i-vectorを用いた話者照合
  • 第9章 深層学習
  •  9.1 ニューラルネットワーク
  •  9.2 誤差逆伝播法
  •  9.3 ニューラルネットワークによる音声認識
  •  9.4 音声認識のための深層学習
  •  9.5 音声認識の要素技術における深層学習
  •  9.6 End-to-End学習
  •  9.7 今後の展望

製品情報

製品名 音声認識
著者名 著:篠田 浩一
発売日 2017年12月08日
価格 定価 : 本体2,800円(税別)
ISBN 978-4-06-152927-4
判型 A5
ページ数 176ページ
シリーズ 機械学習プロフェッショナルシリーズ

著者紹介

著:篠田 浩一(シノダ コウイチ)

東京工業大学情報理工学院
教授

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