音声・音情報のディジタル信号処理

内容紹介

近年盛んに研究され，広く使われるようになったHMM（隠れマルコフモデル）について，統計的時系列モデルやEMアルゴリズムによる学習を中心にわかりやすく説明．また，言語のモデル化を大量のテキストコーパスを利用してEMアルゴリズムで学習する統計的言語モデルについても言及した．音声メディア利用のキーポイントが理解できる．

目次

1. 音声のスペクトル分析

   音声の情報処理／スペクトル分析／音声の線形システムによる生成モデル／ケプストラム分析／線形予測分析／演習

2. 音声の特徴

   音声生成と知覚の過程の概要／時間領域と周波数領域の音声特徴の表現／音韻の種類と特徴／演習

3. マッチングによる音声認識

   スペクトルマッチング尺度／時間軸伸縮マッチング／連続単語音声認識／演習

4. HMMによる音声認識

   統計的音声認識／HMMによる音韻モデル化／HMMの定式化／演習

5. 音声認識のための統計的言語モデル

   言語モデルの評価／マルコフモデルによる言語モデル／文脈自由文法による言語モデル／LRパーザによる構文解析および言語認識／演習

6. 連続音声認識モデル

   探索アルゴリズム

7. 音声認識における話者適応化

   音声の個人性と話者適応／話者適応化のアプローチ／ベクトル量子化による話者適応化／不特定話者モデルの適応的学習による話者適応化

8. 実環境における音声の認識

   実環境の音声／分析部における耐環境処理／照合部における耐環境処理

音響基礎理論

• 流体の基礎方程式
• 音の基礎方程式