到達目標
音声に関する様々な信号処理の内容について説明でき,基本的な信号処理をプログラミングで実装できることを到達目標とする.
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 |
信号処理の基礎・フィルタの設計 | 信号処理の基礎・フィルタの設計について深く理解し,自分でプログラムを作成でき,語句を自らの言葉で説明できる. | 信号処理の基礎・フィルタの設計について理解し,自分で簡単なプログラムを作成できる. |
音声圧縮処理・音声のスペクトル分析 | 音声圧縮処理・音声のスペクトル分析について深く理解し,自分でプログラムを作成でき,語句を自らの言葉で説明できる. | 音声圧縮処理・音声のスペクトル分析について理解し,自分で簡単なプログラムを作成できる. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
近年の高度情報社会の発展に伴い,音や画像などのメディア技術は非常に重要である.本講義では,畳み込みやフーリエ変換のような基礎的な信号処理から,CDや携帯電話に利用されている音声のための応用的な信号処理について学ぶ.また,それぞれの信号処理を実装することによって,信号処理の技術を機器の開発などに応用できるようになることを目指す.
授業の進め方・方法:
配布資料による講義を実施し,次の授業ではプログラミングによる演習を行う.また,演習での課題をプレゼンテーションで発表することで理解度を高める.
注意点:
【関連科目】フーリエ・ラプラス変換(4年)、ディジタル信号処理(5年)、数値解析(5年)
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
ガイダンス、pythonの基礎 |
pythonによる簡単なプログラミングができる.
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2週 |
pythonの基礎 |
pythonによる簡単なプログラミングができる.
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3週 |
信号処理の基礎(1) |
インパルス応答や畳み込み,フーリエ変換等の信号処理について説明できる.
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4週 |
信号処理の基礎(2) |
第3週の内容についてpythonで実装し,理解を深める.
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5週 |
信号処理の基礎(3) |
第3週の内容についてpythonで実装し,理解を深める.
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6週 |
フィルタの設計(1) |
FIRフィルタやIIRフィルタについて説明できる.
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7週 |
フィルタの設計(2) |
第6週の内容についてpythonで実装し,理解を深める.
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8週 |
フィルタの設計(3) |
第6週の内容についてpythonで実装し,理解を深める.
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2ndQ |
9週 |
音声圧縮処理(1) |
CDや固定電話で用いられている基本的な音声圧縮方式について説明できる.
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10週 |
音声圧縮処理(2) |
第9週の内容についてpythonで実装し,理解を深める.
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11週 |
音声圧縮処理(3) |
第9週の内容についてpythonで実装し,理解を深める.
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12週 |
音声のスペクトル分析(1) |
代表的なスペクトル分析法である線形予測法とケプストラム分析について説明できる.
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13週 |
音声のスペクトル分析(2) |
第12週の内容についてpythonで実装し,理解を深める.
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14週 |
音声のスペクトル分析(3) |
第12週の内容についてpythonで実装し,理解を深める.
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15週 |
試験 |
第1週から第14週までの講義内容の理科度を確認する.
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16週 |
答案返却など |
試験の解答・解説を行う.
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 演習 | プレゼンテーション | 合計 |
総合評価割合 | 40 | 40 | 20 | 100 |
信号処理の基礎 | 10 | 10 | 5 | 25 |
フィルタの設計 | 10 | 10 | 5 | 25 |
音声圧縮処理 | 10 | 10 | 5 | 25 |
音声のスペクトル分析 | 10 | 10 | 5 | 25 |