音声認識と理解（Speech Recognition）[4C28]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

音声は我々の日常のコミュニケーションには欠かせないメディアである。もし人間だけではなくコンピュータが音声を認識することができれば、非常に便利なことが多い。本講義では、このような目的で研究開発が進められてきた音声認識技術について教科書をもとに解説する。音声認識技術を理解するために必要な、音声分析処理、パターン認識などについても講義の前半で講義を進める。最終的にはフリーのソフトウェアを使って音声認識を体験できるよう講義を進めたい。

＜授業計画及び準備学習＞

１．ガイダンス（音声認識とは？）
２．パターン認識
３．パターンの特徴
４．音声分析の方法（１）　音声信号の特徴
５．音声分析の方法（２）　音声のスペクトル
６．パターン認識手法（１）　ＤＰマッチング（１）
７．パターン認識手法（２）　ＤＰマッチング（２）
８．パターン認識手法（３）　ＨＭＭモデル（１）
９．パターン認識手法（４）　ＨＭＭモデル（２）
１０．パターン認識手法（５）　ＨＭＭモデル（３）
１１．音声認識の分類
１２．音響モデルと統計的言語モデル
１３．ＨＭＭモデルによる音声認識の実践（１）
１４．ＨＭＭモデルによる音声認識の実践（２）

＜成績評価方法及び水準＞

毎回出席を取る。９／１３以下は不合格とする。２回のレポート（合計３０点）と最終試験（７０点）で成績を評価し、総合評点６０点以上を合格とする。

＜参考書＞

荒木　雅弘　フリーソフトでつくる音声認識システム　森北出版
鹿野清宏他　音声認識システム　オーム社
板橋秀一編　音声工学　森北出版

＜オフィスアワー＞

質問は講義時間中または講義終了後
新宿校舎　原則午前１０時から午後５時（ただし講義、会議の時間帯は除く）

＜学生へのメッセージ＞

音声認識技術は身近なものになりつつあるが、それを実現している原理や理論をしっかり理解して欲しい。最終的には、フリーソフトを利用して、自ら音声認識を体験できるように講義を進めていきたい。

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