マルチメディアは,音響、音声,画像,映像,テキスト,種々のセンサの出力など、様々な種類のメディアの信号をデジタル化した情報である。本講義では、音声の信号処理技術とそれを用いた意味解析技術、特に機械学習を用いたパターン認識・情報検索技術を学ぶ。さらに、Internet of Things (IoT)のための、モバイルセンサの出力を対象とした信号処理技術・意味解析技術を学ぶ。マルチメディアの取り扱い方、複合的なものの見方を身につける手助けをする。
マルチメディア情報の取り扱い方について説明でき,マルチメディアを用いたシステムの設計ができる。
音声分析、音声認識、音声合成、話者認識、モバイルセンサ、行動理解
✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
各講義の前半で,原理や仕組みを解説し,後半では,応用例を示す。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | 音声認識とは | 講義で指定する。 |
第2回 | 音声分析 | 講義で指定する。 |
第3回 | DPマッチング | 講義で指定する。 |
第4回 | 隠れマルコフモデル | 講義で指定する。 |
第5回 | 言語モデル | 講義で指定する。 |
第6回 | 音声認識システム | 講義で指定する。 |
第7回 | 深層学習を用いた音声認識 | 講義で指定する。 |
第8回 | 耐雑音音声認識 | 講義で指定する。 |
第9回 | 話者認識 | 講義で指定する。 |
第10回 | モバイルセンシング | 講義で指定する。 |
第11回 | GPS測位データ解析 | 講義で指定する。 |
第12回 | 無線屋内測位 | 講義で指定する。 |
第13回 | モバイルセンシング設計 | 講義で指定する。 |
第14回 | モバイルセンシング応用 | 講義で指定する。 |
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
特になし
特になし
3通のレポート(90%, @30%)と演習(10%)により評価する。
学部レベルの計算機科学の知識があること。
特になし.