セミナー情報

音声認識技術の基礎と音声AIアシスト技術への応用とその例 〜 デモ付 〜

〜 音声の特徴抽出法、音声認識の向上技術、Deep Neural Networkとの融合、AIアシスト技術による対話技術への応用 〜

・音声AIアシスト技術を学び様々な環境での音声認識の向上や対話技術に活かすための講座

・音声認識・対話の基礎、応用および音声アシスタント技術の最新技術を学び、システム開発に応用しよう !

講師の言葉

 音声対話は、近年スマートフォンなどにも搭載され、一般の方も利用できる技術となってきました。今後、本当に役に立つ技術となるためには、さらなる音声認識率の向上と共に、様々な環境や人への頑健性が必要になってきます。

 近年の深層学習に基づいた手法の導入により、音声認識にブレークスルーがもたれされました。

 これらの技術を紹介するとともに、その応用システムとしての対話その他の現状と今後、課題克服への展望について述べていきます。

 つづいて、AIアシストについて、自動運転車・コネクテッドカーの課題を解決する最新主要HMIとして注目の対話型インテリジェントアシスタント技術を解説します。

 オートモーティブの研究開発をリードするカナダの大学との共同研究開発プロジェクトや、ビジネスへの展開事例などを紹介しつつ、今後のオートモーティブHMIの方向性を考察します

セミナー詳細

開催日時 2018年03月07日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 【東京】日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備
受講対象者 ・音声認識・対話技術の研究者開発者、産業応用を目指す方
・音声認識・対話技術により社会がどう変化するか、どんなニーズ・課題や市場が生まれるかなどを調査する立場の方
・音声アシスタント技術に関心のある方々
・自動車メーカー、Tier 1、車載機器・部品メーカー、ナビゲーションソフトウェア・機器メーカーなどの企画開発者、技術者など
・テレマティクス、車載HMI、インフォテイメント分野の研究開発、企画、開発に携わる方
予備知識 ・ごく一般的な情報工学に関する知識があることを前提とする。
・音声アシスタント技術に関心のある方に、さらに理解を深めていただける内容です。
修得知識 ・音声認識・対話の基礎技術と最近の動向
・音声認識・対話の応用研究事例
・音声認識・対話技術の現状の課題と展望・可能性
・音声アシスタント技術(音声認識、音声合成、自然言語理解、文脈把握、ゴール共有型会話技術) 
・車載向け音声アシスタント技術
プログラム

1. 音声の特徴抽出

  (1)発声器官と音声

  (2).発声器官形状推定としての音声認識

  (3).スペクトル分析−MFCCの導出

    a.音声のサンプリング

    b.短時間フーリエ変換

     c.メルフィルタバンク分析

             d. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)の導出

    

2. 隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model; HMM)による音声認識

  (1).HMMによる音声認識

  (2).認識アルゴリズムと学習アルゴリズム

  (3).連続音声認識

  (4).WFSTによる音声認識システム

 

3. Deep Neural Network (DNN)との融合

  (1).Deep Neural Network

  (2).音声認識におけるDeep Neural Network (DNN)

     a.特徴抽出器としてのDNN‐TANDEM法

     b.出力確率推定器としてのDNN ‐DNN-HMM法

  (3).DNN-HMMとGMM-HMMの比較

  (4).音声認識技術の今後の動向

     ・End-to-end音声認識に向けて

 

4.音声認識の応用事例‐過去から将来まで‐

  (1).自動車内インタフェース

  (2).テレビ字幕制作システム

  (3).CALLシステム

  (5) .音声検索 ‐音声ドキュメント処理‐

  (6).音声対話システム ‐一問一答から知的処理まで‐

  (7).音声認識・音声対話・音声言語の今後について

 

5.AIアシスタントブームについて

  (1).自然言語理解、会話型インターフェースの最新動向

  (2).Gogle Now、Apple Siri、 IBM Watson、 Amazon Alexa、

                  Microsoft’s Cortana

  

6.次世代スマートカーの課題

  (1).自動運転車・準自動運転車の増加

  (2).複雑な運転機能やコネクテッドサービスの追加

  (3).拡大するドライバーディストラクション

      ・注意阻害

 

7.理想のインテリジェントドライバーアシスタントとは

  (1).次世代ドライバーの車内・車外ライフにどう貢献するか

 

8.AIアシスタント技術

  (1). AIと自然対話機能

  (2).インテグレーション

  (3).学習機能

 

9.R&Dへの取り組み

  (1).ディープラーニング

  (2).ナレッジ生成、認

  (3).知負荷管理技術

 

10. ユースケース

  (1).導入事例、技術応用例

キーワード 音声認識 音声特徴分析 スペクトル分析 HMMによる音声認識 AIアシスタント AIアシスタント技術 学習機能
タグ イメージセンサ  スマートフォン  モバイルコンピューティング  感性・脳科学・認知工学  実装  車載機器・部品  使いやすさ・ユーザビリティ  人間工学  Andoroid
受講料 一般(1名) : 48,600円 (税込み)
同時複数申し込みの場合(1名) : 43,200円 (税込み)
会場 日本テクノセンター研修室
住所: 〒 163-0722 東京都新宿区西新宿小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666

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カテゴリ:

電気・機械・メカトロ・設備成形・加工・接着接合・材料化学・環境・異物対策ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・コスト・安全研究開発・ビジネススキル

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