～ 音声分析と音声特徴量、音声認識技術：DTW、HMM、ディープラーニングを用いた音声認識技術、音声対話システムの構築法 ～
・音声認識技術の基礎からディープラーニングの活用手法、音声対話システムの構築法を理論とデモを通して実践的に修得する講座！
・音声分析、音声認識の最新技術と音声対話技術を応用し、ナビゲーションや応答システムの開発に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
音声認識技術の基礎と音声対話システムへの応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
近年、音声認識技術はこれまで使われてきたパソコンやカ－ナビだけでなく、スマートフォン、スマートスピ－カで利用されるようになってきました。また、10数年前の音声認識技術の精度と比較して、精度が高くなっていることをなんとなく感じるのではないでしょうか。これらはインタ－ネットやクラウドコンピュ－ティングの発展、さらにDeep Learningに代表される技術の革新によるところです。これにより、以前は難しかった音声認識機能の導入が、効果的に行えるようになっていると思われます。
本講義では、音声認識にまつわる基礎的な知識から、最新の技術について学び、さらに、その応用として、オープンソースのツールを用いた音声対話システム構築の方法を紹介します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・音声認識、音声対話等を利用するアプリケーションや機器開発に携わる方 （電子機器、ロボット、自動車・輸送機器、端末機器、情報システム） |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識、デジタル信号処理に関する基礎知識があると理解が早い |
| 修得知識 |
・音声の基本的な特徴 ・音声認識の基礎的な技術の概要（初期の手法から最新の技術まで） ・音声対話システムの一つの実現方法を実体験 |
| プログラム |
１．音声認識技術の基礎 （１）．音声認識技術の近年における進展 （２）．音声分析と音声特徴量 ａ．音声分析方法 ｂ．音声収録と音声周波数スペクトル（実演） （３）．音声認識技術 ａ．音声認識の定義 ｂ．動的計画法による音声照合方法（DTW） ｃ．音響モデル：隠れマルコフモデル（HMM） ｄ．言語モデル：単語N－gramモデル ｅ．大語彙連続音声認識・探索手法 （４）．ディープラーニングを用いた音声認識技術 a．ディープニューラルネットワークの導入 b．ディープラーニングと隠れマルコフモデル（DNN－HMM） c．最新の技術：End－to－End音声認識 （５）．音声認識のための雑音抑圧手法
２．音声認識の応用と音声対話システムの構築 （１）．音声認識の応用 ａ．スマートフォンなどでの音声認識 ｂ．議事録自動作成システム （２）．音声対話システム ａ．音声対話システム ｂ．音声対話システムの実習（実演） |
| キーワード | 音声認識 音声周波数スペクトル 音声照合方法 DTW 隠れマルコフモデル HMM ディープラーニング End－to－End音声認識 音声対話システム |
| タグ | 信号処理、音声処理、電子機器 |
| 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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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