～ 音響的分析とそのモデル、DNN－HMM Hybridの効果、VirtualBoxによる実演、話者認識、対話システム、雑音・残響除去オートエンコーダ、実環境への適応技術 ～
・音声認識の基礎から、話者分離や雑音環境下での認識技術、さらに深層学習の活用方法まで習得する講座！
・音声認識の要素技術から応用やトレンドについて学び、自動翻訳、音声検索、対話システムなどの開発に活かそう！
音声認識技術の基礎と実環境への応用およびディープラーニングの活用 ～デモ付～
講師の言葉
自動音声認識技術はカーナビやスマートフォンの音声検索、スマートスピーカーなど、限られた領域では既に用いられていますが、その用途や可能性は今後広がりつつあります。例えば、テレビ、電話や会議などの実環境での録音に対しても、自動音声認識や検索の精度は近年改善されています。
この講座では、最近までの進展の基盤となっている要素技術を概説し、最近の進展（特にディープラーニングの関連）や動向も紹介します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・自動車、電子機器、IoT機器、情報システム、端末、医療機器、ロボット、コールセンター用機器、ゲームなどの開発に携わり、音声認識や対話システムの活用を考えている技術者の方 ・音声認識で深層学習の活用を考えている方 |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識 ・信号処理の知識があると理解が早い |
| 修得知識 |
・自動音声認識システムがどのように動くか、関連するオープンソースのツールを使って試すために必要な最低限の知識 ・実際に自動音声認識技術を何かの製品に応用する場合、どういった要素が問題となる可能性があるか、またどのような観点で性能評価をしたらよいかを考えるために必要な知識 |
| プログラム |
１．自動音声認識技術の基礎 （１）．最近の自動音声認識技術の進展 （２）．音声の音響的分析とそのモデル ａ．音声の音響的分析 ｂ．時間伸縮を考慮した音声照合： Dynamic Time Warping（DTW） （３）．音声の認識とそのモデル ａ．音声・言語の確率的な知識表現の獲得（機械学習） ｂ．音声と知識表現との照合（デコーディング） ｃ．隠れマルコフモデル（HMM） （４）．大語彙連続音声認識システムの開発と最近の動向 ａ．研究開発事例、ツールキットとその特徴 ｂ．ディープニューラルネットワーク（深層学習）の導入 ・Perceptronの学習 ・Bachpropagation（BP法） ・制限付きボルツマンマシン（RBM） ・音声認識におけるNNの利用 ・ディープラーニングと隠れマルコフモデル：DNN－HMM Hybrid （５）．仮想マシン環境（VirtualBox）による演習環境の紹介と実演
２．自動音声認識技術の応用と実環境への適応技術 （１）．広義の音声認識関連技術 ａ．話者認識 ｂ．話者ダイアライゼーション（話者分離、話者区分化） （２）．音声言語応用システム ａ．音声ドキュメント検索システム ｂ．音声対話システム （３）．実環境への適応技術 ａ．低コストなノイズフィルターの学習： 雑音・残響除去オートエンコーダ ｂ．深層学習の応用の広がり： 特徴表現の学習からEnd－to－endシステムまで
自然言語処理、音声対話システム、フリーソフトウェア等の紹介を含む、講師執筆（共著）の書籍を配布します。書籍を使い、１．（５）で紹介する演習を、セミナー後に自社でできます。 |
| キーワード | 音声認識 機械学習 音響的分析 DTW ノイズフィルター 雑音除去 残響除去 深層学習 ディープラーニング 話者認識 音声対話システム 自動翻訳 オリンピック |
| タグ | AI・機械学習、信号処理、音声処理、電子機器 |
| 受講料 |
一般 (1名)：51,700円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：46,200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 |
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日