- 担当教員
- 篠﨑 隆宏
- 使用教室
- 火1-2(G224)
- 単位数
- 講義：2 演習：0 実験：0
- 講義コード
- 88116
- シラバス更新日
- 2015年2月12日
- 講義資料更新日
- 2015年2月12日
- 学期
- 前期
講義概要
音声認識を中心に、コンピューターを用いたパターン認識システムの構成について説明する。また、そこで用いられる機械学習手法や探索手法、認識システムの性能評価方法等について解説する。
講義の目的
統計的手法を用いた時系列データのモデル化法や探索アルゴリズムなどについて学び、さらにそれらがどのように組み合わされて音声認識などの高度な情報処理システムが構成されているのか理解する。音声情報処理における近年の研究動向についても知識を得る。
講義計画
音声の分析と特徴抽出
確率分布
回帰モデル、クラスタリング
グラフ探索
グラフィカルモデル
マルコフモデルとオートマトン
言語モデル，音響モデル
音声認識システムの構成
耐雑音技術，話者適応
サンプリング
ニューラルネットワーク
遺伝的アルゴリズム
聴覚の仕組みと起源
教科書・参考書等
教員の作成した資料等を基に講義を行う。
参考図書：
*「音声認識システム」 鹿野清宏 他 (オーム社)
*"Pattern Recognition and Machine Learning", C. M. Bishop (Springer)
関連科目・履修の条件等
線形代数や微積分の基礎的な理解があること。
成績評価
講義への参加状況や期末試験などから総合的に判断する。
