資料詳細

[ 和図書 ] 音声認識 ( 機械学習プロフェッショナルシリーズ )

篠田浩一／著 -- 講談社 -- 2017.12 --

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ISBN	4-06-152927-4
ISBN13桁	978-4-06-152927-4
タイトル	音声認識
タイトルカナ	オンセイニンシキ
著者名	篠田浩一／著
著者名典拠番号	110007286670000
出版地	東京
出版者	講談社
出版者カナ	コウダンシャ
出版年	2017.12
ページ数	10, 165p
大きさ	21cm
シリーズ名	機械学習プロフェッショナルシリーズ
シリーズ名のルビ等	キカイガクシュウプロフェッショナルシリーズ
シリーズの編者等	杉山将／編
シリーズの編者等の典拠番号	110005343620000
価格	¥2800
内容紹介	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。
書誌・年譜・年表	文献:p151～160
一般件名	音声認識-00575465-ndlsh
一般件名カナ	オンセイニンシキ-00575465
一般件名	音声認識
一般件名カナ	オンセイニンシキ
一般件名典拠番号	510528300000000
分類：都立NDC10版	007.13
資料情報1	『音声認識』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）　篠田浩一／著　講談社　2017.12（所蔵館：中央　請求記号：/007.1/5602/2017　資料コード：7109783803）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1153105443

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