音声認識 = Speech Recognition

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-06-152927-4
• タイトル: 音声認識
• タイトルよみ: オンセイ ニンシキ
• 著者・編者: 篠田浩一 著
• シリーズタイトル: 機械学習プロフェッショナルシリーズ
• シリーズ著者・編者: 杉山将 編
• 著者標目: 篠田, 浩一 シノダ, コウイチ ( 001281036 )典拠; 杉山, 将 スギヤマ, マサシ ( 01139517 )典拠
• 出版事項: 東京 : 講談社
• 出版年月日等: 2017.12
• 出版年（W3CDTF）: 2017
• 数量: 165p
• 大きさ: 21cm
• 並列タイトル等: Speech Recognition
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 音声認識 オンセイニンシキ ( 00575465 )典拠
• NDC10版: 007.13 : 情報学．情報科学
• NDLC: M121
• 対象利用者: 一般
• 書誌注記: 文献あり 索引あり
• 入手条件・定価: 2800円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: M121-L440
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 028671544; http://id.ndl.go.jp/bib/028671544
• 全国書誌番号: 22993098
• トーハンMARC番号: 33695810
• 目録規則: 日本目録規則1987年版改訂版
• 整理区分コード: 111

• 要約等: 基礎理論はコンパクトにまとめ、「耐雑音」「話者認識」「深層学習」についてたっぷり解説。音声認識分野がこれ一冊で学べる！（提供元: 出版情報登録センター（JPRO））
• 著者紹介: 篠田 浩一 東京工業大学情報理工学院 教授（提供元: 出版情報登録センター（JPRO））

目次

第1章　音声とは
　1.1　音の知覚
　1.2　音声の生成
　1.3　音韻と音素
第2章　音声分析
　2.1　前処理
　2.2　音声特徴量
　2.3　音声特徴量の量子化
第3章　音声認識とは
　3.1　音声認識の分類
　3.2　DPマッチング
第4章　隠れマルコフモデル
　4.1　確率モデルを用いたパターン認識
　4.2　マルコフ過程
　4.3　隠れマルコフモデルとは
　4.4　音声認識のための隠れマルコフモデル
　4.5　HMMを用いたパターン認識
第5章　言語モデル
　5.1　言語の複雑さの尺度
　5.2　確率的言語モデル
　5.3　形態素解析
第6章　大語彙連続音声認識
　6.1　サブワード認識単位を用いた学習・認識
　6.2　音素文脈決定木を用いたクラスタリング
　6.3　発音辞書
　6.4　探索技術
　6.5　識別学習
第7章　耐雑音音声認識
　7.1　雑音とは
　7.2　加算性雑音
　7.3　乗算性雑音
　7.4　非定常雑音への対応
第8章　話者適応と話者認識
　8.1　話者適応とは
　8.2　事後確率最大化法
　8.3　最尤線形回帰法
　8.4　話者正規化
　8.5　話者認識とは
　8.6　i-vectorを用いた話者照合
第9章　深層学習
　9.1　ニューラルネットワーク
　9.2　誤差逆伝播法
　9.3　ニューラルネットワークによる音声認識
　9.4　音声認識のための深層学習
　9.5　音声認識の要素技術における深層学習
　9.6　End-to-End学習
　9.7　今後の展望