学部後期課程
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最終更新日:2023年10月20日

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応用音響学

講義前半では,音声分析,音声符号化,音声認識,音声合成,音響信号処理などに関連する基礎知識について講義する。応用として,携帯電話などの音声音楽情報圧縮技術や音声認識技術や音声合成システムなどがある。統計的信号処理の基礎,スペクトル解析,パターン認識,確率モデル,統計学習,最適解探策などの基本概念とアルゴリズムを理解し,これらの技術の基礎になる知識と概念の習得を目指す。
講義後半は,人間の持つ音知覚・音生成の生理とそのモデリング方法を理解することを目的とし,知覚と生成をシステムとして記述するための基礎事項について講義する.応用として,聴覚モデリング,生成モデリング,音声言語の認識合成,立体音響などがある.これらを理解することで,音に関する知覚と生成を工学的に扱うための知識の習得を目指す.
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-AM4d60L1
FEN-AM4d60L1
応用音響学
猿渡 洋
S1 S2
金曜2限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
工学部
授業計画
【講義前半】 1 統計的信号処理の基礎 2 音声分析・符号化 (音声スペクトル,ケプストラム解析,線形予測(LPC)分析,偏自己相関(PARCOR)分析,線スペクトル対(LSP)分析) 3 音声認識 (動的時間伸縮マッチング、隠れマルコフモデル(HMM)) 4 音響信号処理 (多チャネル音響信号処理,独立成分分析) 【講義後半】 1 音声生成 2 音声認識システム(ニューラルネットワーク) 3 音声合成システム 4 音知覚 5 空間音響システム 6 聴覚システム
成績評価方法
基本的には期末試験の成績による。
教科書
講義資料はITCLMS上に掲載予定
履修上の注意
指示しない
その他
前提となる知識と項目:信号処理, フーリエ解析, 確率と統計, 基礎的な力学, 電磁気学, 回路学の知識 応用先_分野と項目:講義前半で扱うトピックの直接的な応用先としては,音声情報圧縮(携帯電話の原理,MDやMPEGなど),音声認識,音声合成,音声対話システム,音響信号処理など。ただし,この分野の概念は広く応用が可能であり,たとえばHMMのような学習可能な確率モデルは,音声分野以外に広く使われ始めている。 講義後半で扱うトピックの応用例としては,音声言語情報処理,知覚情報処理など.人間の持つ音知覚・生成過程とそのモデリング法の理解を深めることで,音信号以外の生理の理解と工学応用にも広く応用可能と考えられる。