音声・音響情報処理論

科目区分	専門教育科目（情報）	対象学年(以上)	3年
科目名称	音声・音響情報処理論	単位数	2.00単位
講義題目	音声・音響情報処理を学ぶ	曜日・時限	木曜2限
担当教員	山本　一公	開講時期	2019年度後期
到達目標	(1) 音声学および言語学の基礎を身につけ、音声生成モデルおよび音声知覚モデルの基礎を理解できる。 (2) 音声・音響処理に必要な、信号処理および統計的パターン認識理論の基礎を身につけ、音声・音響情報処理技術のアルゴリズムを理解できる。
授業概要	音声に言語や知識が埋め込まれる過程を幾つかの観点から数理的にモデル化することで，音声符号化（携帯電話），音声認識（ディクテーションシステム），音声合成（テキストから音声合成）などの要素技術やその応用システムが実現されることを示す。音声処理の最新技術レベルを示し，それを用いた新しい情報システム・サービスの可能性を議論する。音響情報処理に関する基礎とシステムについても議論する。授業では演習を3回行い、音声処理の概念を深く理解する。また、質疑応答時間を設け、コミュニケーションを図る。
授業計画	第1回概要・音声の基本的性質第2回音声の生成モデルと知覚第3回音声信号処理の基礎第4回音声分析による特徴量の抽出第5回音声分析の演習第6回音声認識の基本とDPマッチング第7回隠れマルコフモデルと音声認識第8回大語彙連続音声認識第9回ニューラルネットワークと音声認識第10回音声認識の演習第11回音声符号化と線形予測第12回音声合成と加工第13回音声合成と加工の演習第14回音声対話と言語理解第15回音響情報処理・まとめ定期試験
授業外学習	携帯電話やAIスピーカー・音声アシスタントなど、身近な音声にかかわる情報や技術に常に関心を持つこと。指定された教科書を授業前に読んで予習すること。授業内容を毎週復習するとともに、授業で出された課題を行うこと。
履修上の注意	関連科目：情報科学応用実験（メディア・ロボティクスコース、シミュレーション科学コース）
成績評価の方法	期末試験(70%)，演習レポート(30%)及び受講態度による。
教科書	中川聖一編著, 「音声言語処理と自然言語処理（増補）」, コロナ社 (2018)
参考書	板橋秀一編著, 「音声工学」, 森北出版 (2005) 古井貞熙, 「音声情報処理（電子情報工学シリーズ）」, 森北出版 (1998) 鈴木陽一他共著, 「音響学入門（音響入門シリーズ A-1）」, コロナ社(2011)