検索結果書誌詳細：蔵書検索システム

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蔵書情報

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所蔵数	1	在庫数	1	予約数	0

書誌情報サマリ

書名	音声認識システム
著者名	河原達也／編著
著者名ヨミ	カワハラタツヤ
出版者	オーム社
出版年月	2016.9

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資料情報

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No.	所蔵館	配架場所	請求記号	資料番号	資料種別	状態	個人貸出	在庫
1	中央図書館	書庫別Ｄ	00713/16/	0106559023	一般	在庫	可	○

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード	1000100421901
書誌種別	図書
書名	音声認識システム
書名ヨミ	オンセイニンシキシステム
叢書名	IT Text
版表示	改訂2版
言語区分	日本語
著者名	河原達也／編著
著者名ヨミ	カワハラタツヤ
出版地	東京
出版者	オーム社
出版年月	2016.9
本体価格	￥３５００
ISBN	978-4-274-21936-8
ISBN	4-274-21936-8
数量	13,196p
大きさ	21cm
分類記号	007.13
件名	音声認識
注記	文献:p183〜192
内容紹介	音声認識手法の最新技術について基礎から解説するテキスト。入力音声から言語情報を抽出し、文字列に変換する処理について学べる。音声認識システムの実現例も収録。演習問題つき。
著者紹介	京都大学大学院工学研究科修士課程修了。博士(工学)。
目次タイトル	第1章音声認識の概要
	1.1 音声認識システムの現状　1.2 音声認識のアプリケーション　1.3 音声認識の原理とシステムの構成　1.4 音声認識のための学習データ　演習問題
	第2章音声特徴量の抽出
	2.1 音声の生成　2.2 音声信号のスペクトル分析　2.3 音声特徴抽出の実際　演習問題
	第3章 HMMによる音響モデル
	3.1 隠れマルコフモデル(HMM)　3.2 HMMの学習　3.3 混合正規分布による生成モデル(GMM-HMM)　3.4 音素文脈依存モデル　3.5 GMM-HMMの適応　3.6 GMM-HMMの識別学習　演習問題
	第4章ディープニューラルネットワーク(DNN)によるモデル
	4.1 DNN-HMMの基本構成　4.2 DNN-HMMの学習法　4.3 DNNの適応　4.4 ほかのニューラルネットワーク　4.5 DAEを用いた雑音・残響抑圧　演習問題
	第5章単語音声認識と記述文法に基づく音声認識
	5.1 音素HMMを用いた単語認識　5.2 記述文法に基づく連続音声認識　演習問題
	第6章統計的言語モデル
	6.1 Nグラムによる生成モデル　6.2 Nグラムの確率の算出　6.3 語彙とカットオフ　6.4 Nグラムモデルの発展　6.5 言語モデルの評価　6.6 ニューラルネットワークによる言語モデル　6.7 言語モデルの作成　演習問題
	第7章大語彙連続音声認識アルゴリズム
	7.1 問題とアプローチ　7.2 探索アルゴリズム　7.3 各モデルの実装と適用　7.4 マルチパス探索　7.5 重み付き有限状態トランスデューサ(WFST)　演習問題
	第8章音声コーパス
	8.1 音声/言語コーパスとは　8.2 音声/言語コーパスの構成　8.3 音声コーパスの現状　8.4 日本の代表的な音声コーパス　演習問題
	第9章音声認識システムの実現例
	9.1 Juliusディクテーションキット　9.2 Kaldi CSJレシピ　9.3 国会審議の音声認識システム
	付録A CMU-Cambridge統計的言語モデルツールキット
	A.1 ファイル形式　A.2 言語モデルの作成と評価
	付録B 大語彙連続音声認識エンジンJulius
	B.1 外部仕様　B.2 内部仕様(アルゴリズム)　B.3 動作環境　B.4 動作設定と起動　B.5 応用例