〜 音響信号処理の基礎と応用、深層学習を用いた音声認識・音声変換、音源分離・音声変換 〜
・音響・音声に関する総合的知識を学び、製品開発に活かすための講座
・音響信号処理の最新技術をマスターし、音声処理システムや音響サービスに活かそう！
統計的音響信号処理技術の基礎と深層学習を用いた応用技術
講師の言葉
本セミナーでは、音声音響信号処理（音声分析、音声合成、音声認識、音声変換、音声強調、音源分離）の基礎と深層学習による最新動向を解説します。
具体的には以下のトピックを扱います。
音響信号処理の応用紹介、信号処理の基礎、確率統計の基礎、深層学習の基礎、音声分析合成系（LPC、メル一般化ケプストラム分析合成、位相再構成、VAE）、音声認識（GMM-HMM、DNN-HMM、CTC、エンコーダデコーダ、アテンション）、音声合成（HMM音声合成、DNN音声合成、WaveNet、Tacotron、GAN音声合成）、音声強調（NMF、Deep Clustering、Deep Attractor Network）、音源分離（独立成分分析、多チャンネルNMF）、音声変換（GMM声質変換、DNN声質変換、GAN声質変換）などです。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・音声や音響に関係するサービス、製品開発を考えている方 ・音声音響処理を学びたい技術者の方 ・通信、オーディオ、ロボット他関連企業の方 |
| 予備知識 | ・高校や大学で習うレベルの数学や確率統計の基礎知識があれば理解が深まります |
| 修得知識 | ・音声分析、音声合成、音声認識、音声変換、音声強調、音源分離の基本アルゴリズムに関する知識 ・上記の深層学習アプローチの最新動向 |
| プログラム |
１．音響信号処理
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| キーワード | 音響信号処理 統計的信号処理 音声分析 音声認識 音声合成 音源分離 深層学習 深層ニューラルネットワーク Deep Neural Network DNN 敵対的生成ネットワーク Generative Adversarial Network GAN エンコーダデコーダ アテンション 変分オートエンコーダ Variational Autoencoder VAE |
| タグ | 統計・データ解析、信号処理、通信、変復調、放送、データ解析、音声処理、ロボット |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（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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