～ 音声認識技術の基礎、DNN－HMM、End－to－End音声認識、雑音抑圧手法、音声認識の応用と音声対話システム ～
・近年話題のEnd－to－End音声認識技術や大規模言語モデルの活用法などの最新技術を含めて修得し、高精度な音声認識・音声対話システム構築に活かすための講座！
・音声分析法、DTWやHMMによる認識技術、End－to－End音声認識技術、雑音抑制手法を修得し、認識率の向上や、音声対話システム構築に活かそう！
・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。
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。これらはコンピュータの演算速度、扱えるデータ量の増加だけでなく、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。以前は難しかった音声認識機能の導入が本格的に行えるようになってきたと言えます。
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ます。また、関連する技術として、雑音抑圧手法や、特に近年話題になっている大規模言語モデルについて触れます。さらに、音声認識の応用として、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。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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技術者・研究者の方 （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） ・ディープラーニング技術の概要 ・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（デモ） （３）．音声認識技術 ａ．動的計画法による音声照合方法（DTW） ｂ．音響モデル：隠れマルコフモデル（HMM） ｃ．言語モデル：単語N－gramモデル ｄ．大語彙連続音声認識・探索手法
２．ディープラーニングを用いた音声認識技術 （１）．ディープニューラルネットワークの概要 （２）．ディープラーニングと隠れマルコフモデル（DNN－HMM） （３）．最新の技術１：End－to－End音声認識（CTC、Attention、Transformer） （４）．最新の技術２：Transformerの改良
３．音声認識のための雑音抑圧手法 （１）．スペクトル減算法：Spectral Subtraction（SS) （２）．ケプストラム平均正規化：Cepstral Mean Normalization（CMN) （３）．DNNベース：Denoising Autoencoder (DAE)
４．音声認識の応用と音声対話システム （１）．音声認識の応用 ａ．スマートフォンなどでの音声認識：通信技術を用いた事例 ｂ．議事録自動作成システム （２）．音声対話システム ａ．音声対話システムの構築 ｂ．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デモ （３）．大規模言語モデル：生成AI技術を活用した音声対話システム |
| キーワード | 音声分析 音声特徴量 音声周波数スペクトル 動的計画法 音声照合方法 ディープラーニング 雑音抑圧手法 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 |
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