〜 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 の実装技術 〜
- 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、信号処理や統計的手法が音声音響研究でどのように用いられ、どう役に立つのかを、信号処理や確率統計の基礎とともに実際の研究例を交えながら概説します。
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、音声符号化、音声分析合成系（線形予測分析、メル一般化ケプストラム分析、基本周波数パターン分析）、音声認識、音声合成（隠れマルコフモデル、深層学習）、音声強調、音源分離（独立成分分析、非負値行列因子分解、深層学習）、音声変換（混合正規分布モデル、最尤系列変換、深層学習）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 | ・音声符号化、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 ・上記を実装するための知識 |
| プログラム |
１.音響信号処理
（１).音響信号処理とは
（２).本講義の構成
２.統計的音響信号処理の基礎
（１).信号処理の基礎
ａ．線形時不変システム
ｂ．フーリエ変換
ｃ．時間周波数解析
（２).確率統計の基礎
ａ．確率分布
ｂ．推定量
ｃ．確率モデル
ｄ．パラメータ推論
３.音声符号化、音声分析合成系
（１).線形予測分析
（２).メル一般化ケプストラム分析
（３).基本周波数パターン分析
４. 深層学習を用いた音声認識と音声合成
（１).隠れマルコフモデル
（２).深層学習
５. 深層学習を用いた応用〜音声強調と音源分離
（１).独立成分分析
（２).非負値行列因子分解
（３).深層学習
６. 深層学習を用いた応用〜音声変換
（１).混合正規分布モデル
（２).最尤系列変換
（３).深層学習
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| キーワード | 音響信号処理 統計的信号処理 線形時不変システム フーリエ変換 時間周波数解析 確率統計 音声符号化 音声分析 音声認識 音声合成 |
| タグ | 統計・データ解析、信号処理、スマートフォン、シミュレーション・解析、音声処理、電気 |
| 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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