2024
年度
前期
ヘルスシステム統合科学研究科博士前期課程
日英区分:
日本語
音声情報処理特論Ⅱ
Advanced Research on Speech Processing II
講義番号
科目区分
学期
492002
前期後半
ナンバリングコード
教室
KACB0ISMZ6002N
工学部４号館３０３
必修･選択の別
メディア授業科目
－
単位数
曜日・時限
1
木5〜6
担当教員（ローマ字表記）
阿部 匡伸 [ABE Masanobu], 原 直 [HARA Sunao]
対象学生
他学部学生の履修の可否
対象学生の項目を参照
連絡先
原：工学部4号館7階701室 hara (at) okayama-u.ac.jp
阿部：工学部4号館7階705室 abe-m (at) okayama-u.ac.jp
(スパム対策のため@を(at)と表記)
オフィスアワー
メールで事前に予約すること
学部･研究科独自の項目
なし
使用言語
日本語
授業の概要
音声情報処理の典型例として，音声合成と音声認識について学ぶ．それぞれの基礎技術と大量データに基づく統計的モデルの理解を深めることで，物理現象のモデリングとしての妥当性と限界を理解する．また，音声情報処理の応用先や実現方法について，グループディスカッションを行うことで，新たな課題設定のための技術を習得する．
学習目的
音声情報処理の基礎知識と最新のトピックを理解することで，新たな研究課題の設定と解決に必要な能力を習得すること．
到達目標
(1) 音声を題材として，応用技術に内包された工学的アプローチの一端に触れること．
(2) 大量データに基づく統計的アプローチの妥当性と限界を理解すること．
授業計画
（連続する2時間(50分×2)の授業を1回としている）
第1回 音声合成と音声認識の基礎
第2回 音声合成ツールによる演習
第3回 統計的パラメトリック音声合成
第4回 大語彙連続音声認識
第5回 Group work 1：音声合成と音声認識の応用
第6回 Group work 2：音声対話システムの設計
第7回 Group work 3：グループワークの成果発表
授業時間外の学習(予習･復習)方法(成績評価への反映についても含む)
授業において別途指示する．
授業形態
(1)授業形態-全授業時間に対する[講義形式]:[講義形式以外]の実施割合
50% ： 50%
(2)授業全体中のアクティブ･ラーニング
協働的活動(ペア･グループワーク､ディスカッション､プレゼンテーションなど)
半分以上
対話的活動(教員からの問いかけ､質疑応答など)
半分以上
思考活動(クリティカル･シンキングの実行､問いを立てるなど)
半分以上
理解の確認･促進(問題演習､小テスト､小レポート､授業の振り返りなど)
半分以上
(3)授業形態-実践型科目タイプ
該当しない
(4)授業形態-履修者への連絡事項
配慮が必要な場合は履修登録前に担当教員に相談してください．
使用メディア･機器･人的支援の活用
視聴覚メディア(PowerPointのスライド､CD､DVDなど)
ほぼ毎回
学習管理システム(Moodleなど)
半分以上
人的支援(ゲストスピーカー､TA､ボランティアなど)
なし
履修者への連絡事項
配慮が必要な場合は履修登録前に担当教員に相談してください．
教科書
備考
ウェブページやMoodleで講義資料を公開する。
参考書
参考書1
ISBN
9784627828117
書名
音声工学
著者名
板橋秀一編著 ; 赤羽誠 [ほか] 共著
出版社
森北出版
出版年
2005
参考書2
ISBN
9784061529274
書名
音声認識
著者名
篠田浩一著
出版社
講談社
出版年
2017
備考
成績評価基準（授業評価方法）
講義内容に関する議論、レポートにより総合的に判断する。
受講要件
なし
教職課程該当科目
この項目は当該科目には該当しない
JABEEとの関連
関連しない
持続可能な開発目標（SDGs）
実務経験のある教員による授業科目
備考/履修上の注意
なし
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