Pythonによる機械学習を用いた音声の分析技術・合成技術とその応用 ~デモ付~

~ 音声信号処理の基礎、音声加工(ボイスチェンジャー)、機械学習を用いた音声合成、DNN音声合成とPythonプログラミング ~

・スマートスピーカなどで一段と重要性が増している音声分析処理技術を学び、実務で応用するための講座
・信号処理と機械学習を用いた最新の音声分析および合成技術を修得し、音声システムの開発に応用しよう! 
*講座のなかで扱うPythonプログラムはお持ち帰りできます

講師の言葉

 音声合成とは、計算機を使って音声を人工的に合成する技術です。
 スマートスピーカに代表されるように、音声インターフェースおよび音声合成技術の重要性はさらに高まっています。
 本セミナーでは、音声を分析する方法や、音声を人工的に合成する方法とその理論を解説します。また、セミナーの途中では、実際に音声を分析・合成するPythonによるデモで、理論の理解を深めます。Pythonプログラムは、セミナー後にも使用できるよう準備しますので、セミナー後に自分で音声分析合成プログラムを開発したい方にお勧めします。また、音声合成で使われるような最新の深層学習技術・ツール・音声データ等も紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年11月12日(火) 10:30 ~ 17:30
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 ・音声関連システムに携わる技術者の方
・音声の分析と合成について、その基礎理論を勉強したい方
・システム、ソフト、情報機器、機械ほか関連企業の技術者の方
予備知識 ・プログラミングの基礎知識
修得知識 ・「音声がどのように生成されているのか」、「音声合成はどのように作られているか」について、その理論が修得できます
プログラム

1.音声信号処理の基礎
  (1).デジタル信号処理と音声
    a.デジタル信号処理の基礎
    b.フーリエ変換・z変換
    c.音声生成過程
    d.音声の特徴量
  (2).Google Colab を用いた Python プログラミング (デモ)
    a.音声の分析
    b.音声加工(ボイスチェンジャー)
  (3). まとめ
     質疑応答

2.音声合成の基礎と応用
  (1).機械学習と音声合成
    a.言語と音声のつながり:発音・アクセント
    b.音声合成の歴史
    c.機械学習を用いた音声合成
    d.音声合成のための深層学習(Feed-forward、GANなど)
  (2).Google Colab を用いた Python プログラミング (デモ)
    a.テキストと音声データの前処理
    b.DNN音声合成を実際に作る
  (3).応用例と近年の展開
    a.近年の研究事例(音声翻訳など)
    b.手元のデータから音声合成器を作る際の注意
    c.使用できるツールキットやデータの紹介
  (4).まとめ
    質疑応答

キーワード 音声信号処理 デジタル信号処理 フーリエ変換 z変換 ボイスチェンジャー 機械学習 深層学習 Feed-forward GAN
タグ AI・機械学習信号処理音声処理
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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