音情報処理 (130011) Speech Processing (130011)
 
◇ 担当教員 Instructor : 中村 哲(Satoshi Nakamura / なかむら さとし)、 吉野 幸一郎(Koichiro Yoshino / よしの こういちろう)、
戸田 智基(Tomoki Toda / とだ ともき)、 高道 慎之介(Shinnosuke Takamichi / たかみち しんのすけ)、
Sakriani Sakti(Sakriani Sakti / さくりあに さくてぃ)
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L1
◇ 講義スタイル Style : 講義/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅲ期 火曜2限

◇ 授業目的 Course goals :  音情報処理の基礎的な技術について,音、音声の特性、特徴抽出に関する信号処理、音声分析、音声符号化、音声合成、音声認識、音声対話に関する基本的な手法・アルゴリズムを中心に講義を行う.
The aim of this course is to learn basic knowledge as well as tmethods and algorithms of the speech processing. In particular, we will focus on the characteristics of speech, speech signal processing, speech analysis, speech coding, speech synthesis, speech recognition, and spoken dialog.
◇ 授業内容 Course description : 音声情報処理の基礎的な技術について,基本的な手法・アルゴリズムを中心に講義を行う.とくに,音声の性質の理解,特徴抽出、音声合成システム、音声認識システム、音声対話システムに重点をおいて講述する.
In this course, fundamental methods and algorithms of the speech processing will be introduced. Especially, we will focus on the characteristics of speech, speech signal processing, speech synthesis system, speech recognition system, and spoken dialog system.

具体的な項目を以下に記す.

第1回 音情報基礎(音声、音響情報処理の導入、基礎)
Introduction to speech and acoustic signal processing

第2回 音声の特徴抽出(DFT,LPC,ケプストラム分析)
Speech signal processing (DFT, LPC analysis)

第3回 音声符号化基礎:
Fundamentals of Speech Coding

第4回 音響信号処理基礎
Fundamentals of acoustic signal processing

第5回 音声合成理論と音声合成システム:
Speech synthesis theories and systems

第6回 音声認識理論と音声認識システム
Speech recognition theories and systems

第7回 音声対話システム理論と音声対話システム
Spoken dialog system theories and systems

第8回 試験
Discussion and Examination

【担当予定】
第1: 中村、第2、4回高道、第3,5回戸田、第6回サクティ、第7回吉野
第8回: 質疑, 試験 (Discussion and examination)

◇ 教科書 Textbook : 特になし。講義ノートを配布する。
None. Lecture notes will be distributed.
◇ 参考書 Reference materials : 1. 鹿野、中村、伊勢、音声・音情報のディジタル信号処理、昭晃堂
2. 鹿野、伊藤、河原、武田、山本、音声認識システム、オーム社、2001年
◇ 履修条件 Prerequisites : 第II期系列データモデリングを事前に履修しておくこと。
Students are assumed to have taken and understood Sequential Data Modeling (2nd quarter)
◇ 成績評価 Grading : 成績評価は、毎時間行なう小演習(ときにはレポート)と最終試験(資料持込可)による。具体的には、小演習50%と最終試験50%の評価点を合計して判断する。
Overall scoring will consist of Mini-exercises or Reports every week (50%) and a Final exam (50%).
◇ オフィスアワー Office Hours : 電子メールにより中村までコンタクトしてください。
Contact Prof. Nakamura by email. (s-nakamura@is.naist.jp)
◇ 講義関連URL URL :
音情報処理講義資料、演習、お知らせ(2016)
◇ 配布資料 Handouts : 現在、配布資料はありません。