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Table of Contents
表紙 本書の前提 目次 序章 第1章 音声認識とは？ 第1節 音声認識とは？ どんなことに使える？ 第2節 音声を認識するとは？─音声認識のしくみ─ 第3節 本書の目的と構成 第2章 音声認識の基礎知識 第1節 音声認識と確率 第2節 音声認識の問題を数式で定義する 第3節 テキストの種類と発音辞書-音素・かな・文字・単語- 第4節 2種類の音声認識実験 第5節 音声認識実験の大まかな流れ 第3章 音声処理の基礎と特徴量抽出 第1節 データの準備 第2節 音声ファイルを読み込んでみよう 第3節 フーリエ変換を使って音声を周波数分解しよう 第4節 音声を短時間フーリエ変換してスペクトログラムを作成しよう 第5節 対数メルフィルタバンク特徴量 第6節 メル周波数ケプストラム特徴量 第7節 特徴量の平均と標準偏差を計算してみよう 第4章 音声認識の初歩-DPマッチング- 第1節 音声認識につきまとう、アライメント問題 第2節 DPマッチング 第3節 DPマッチングを実装してみよう 第5章 GMM-HMMによる音声認識 第1節 テンプレートから分布と尤度という考え方へ 第2節 正規分布と最尤推定法によるパラメータ推定 第3節 混合正規分布（GMM）とEMアルゴリズム 第4節 隠れマルコフモデル（HMM） 第5節 GMM-HMMを実装してみよう 第6章 DNN-HMMによる音声認識 第1節 分布からディープニューラルネットワークへ 第2節 ディープニューラルネットワーク 第3節 DNNとHMMを組み合わせたDNN-HMMハイブリッドシステム 第4節 DNN-HMMをPythonとPytorchで実装してみよう 第5節 HMMベース方式における大語彙連続音声認識 第7章 End-to-Endモデルによる連続音声認識 第1節 ハイブリッドシステムからフルニューラルネットワークモデルへ 第2節 リカレントニューラルネットワーク 第3節 Connectionist temporal classification(CTC) 第4節 CTCをPythonとPytorchで実装してみよう 第5節 Attention encoder-decoderモデル 第6節 AttentionモデルをPythonとPytorchで実装してみよう 第7節 その他のテクニックと音声認識モデル 第8節 参考文献 おわりに 索引 著者プロフィール 奥付
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Kanto
さいたま市立中央図書館
Paper- Call No.：
- 007.13 ﾀｶ
- Book Registration Number：
- 14102591659
千葉県立中央図書館
Paper- Call No.：
- 00713/ 83/
- Book Registration Number：
- 0106737869
東京都立中央図書館
Paper- Call No.：
- 007.1-5931-2021
- Book Registration Number：
- 7114287145
横浜市立図書館
Paper- Call No.：
- 007.6
- Book Registration Number：
- 2071397044
相模原市立図書館
Paper- Book Registration Number：
- 34391227
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Bibliographic Record
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- Material Type
- 図書
- ISBN
- 978-4-295-01138-5
- Title
- Title Transcription
- パイソン デ マナブ オンセイ ニンシキ
- Author/Editor
- 高島遼一 著
- Series Title
- Author Heading
- 著者 ： 高島, 遼一 タカシマ, リョウイチ ( 031476144 )Authorities
- Publication, Distribution, etc.
- Publication Date
- 2021.5
- Publication Date (W3CDTF)
- 2021