シラバス詳細

タイトル「2024年度」、カテゴリ「函館校」

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科目情報

科目名

音声情報科学

クラス

01

担当教員

今野 英明

実務経験のある教員による講義
開講学期

前期

開講時期

1Q ~ 2Q

曜日・時限

木5

科目種別

科目区分

他専攻、他グループ

単位区分

単位数

2

準備事項

備考

授業コード:28858

講義情報

授業形態

講義・実習

授業概要

音声情報をコンピュータで処理する仕組みや意義,および人間の聴覚が行う音に対する処理について学ぶ。また、音を聴く・作る・処理することをコンピュータを使った実習で体験する。

【今後,新型コロナウィルス感染防止対策への対応のため,授業の一部内容や授業計画,評価方法等を変更する可能性があります】

対応するディプロマ・ポリシー

地域学を支える諸科学の専門知識を身につけている。

到達目標

1. 音声情報処理とはどのようなものかを知る。
2. 聴覚系における音の情報処理について理解する。
3. 音声合成や音声分析・認識の基礎的手法を理解する。

授業計画

第1回 授業概要と音声情報処理の概説
第2回 音と聴こえ(1): 音の定義,波形の合成と分解,音波の分類
第3回 音と聴こえ(2): 周波数選択フィルタ,音の生成と高さに関する実習
第4回 音と聴こえ(3): 音の大きさと高さ
第5回 音声情報処理の基礎(1): 音声の物理的特徴と生成過程,音声の分類
第6回 音声情報処理の基礎(2): 文節的特徴と韻律的特徴,音声生成の音源-フィルタモデル
第7回 音声情報処理の基礎(3): ホルマント音声合成と母音合成の実習
聴覚末梢系の機能と聴覚の周波数選択性(1): 聴覚器官の構造と機能,有毛細胞の応答
第8回 聴覚抹消系の機能と聴覚の周波数選択性(2): 聴神経の応答,マスキング・臨界帯域・聴覚フィルタ
第9回 音声分析(1): 短時間スペクトル分析
第10回 音声分析(2): z変換とスペクトル,線形予測法
第11回 音声認識(1): パターン認識,音声認識の概要
第12回 音声認識(2): 音声分析と距離計算の実習
第13回 音声認識(3): DPマッチングを用いたパターン識別
第14回 音声認識(4): 音声認識の基礎的実習
第15回: まとめと試験 

成績評価

課題の実施状況(30%)と学期末試験(70%)で評価する。

教職チェックリスト

テキスト

講義資料を用いる。

参考文献

日本音響学会 編,音響学入門ペディア,コロナ社 (2017)
日本音響学会編,音声(上), コロナ社 (2021)
日本音響学会編,音声(下), コロナ社 (2022)
日本音響学会編,聴覚, コロナ社 (2021)
広瀬啓吉,音声・言語処理,コロナ社 (2015).
高島遼一, Python で学ぶ音声認識, インプレス (2021)
中川聖一 編著,音声言語処理と自然言語処理 (増補) ,(2018).
荒木 雅弘,イラストで学ぶ音声認識,講談社 (2015).
平原達也 他,音と人間,コロナ社 (2013).
川原繁人, ビジュアル音声学, 三省堂 (2018)
福島邦彦 他,視聴覚情報処理,森北出版 (2001)
日本音響学会 編,音響キーワードブック,コロナ社 (2016)

関連する授業科目

コンピュータプログラミングI,ディジタル信号処理,情報科学演習

オフィス・アワー

月曜日・5時限・研究室

備考(履修上の注意等)

この授業のホームページは http://echoes.hak.hokkyodai.ac.jp/db/914/ である。
オンデマンド教材を併用することがある。

教育実習やインターンシップ等

実務経験