到達目標
１．フーリェ変換と離散フーリェ変換の違いを理解できる。
２．音声分析の基本方式について概説できる。
３．音声符号化の基本方式について概説できる。
４．音声合成の基本方式について概説できる。
５．音声認識の基本方式について概説できる。
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 | 未到達レベルの目安 |
| 到達目標
項目１ | フーリェ変換と離散フーリェ変換の違いを理解でき，標本化定理を証明できる。 | フーリェ変換と離散フーリェ変換の違いを概ね理解できる。 | フーリェ変換と離散フーリェ変換の違いを理解できない。 |
| 到達目標
項目２，３ | 音声分析・符号化の基本方式について概説できる。 | 音声分析・符号化の主要な基本方式について概説できる。 | 音声分析・符号化の基本方式について概説できない。 |
| 到達目標
項目４，５ | 音声合成・認識の基本方式について概説できる。 | 音声合成・認識の主要な基本方式について概説できる。 | 音声合成・認識の基本方式について概説できない。 |
学科の到達目標項目との関係
創造工学プログラム A1専門(機械工学＆電気電子工学＆情報工学)
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創造工学プログラム B1専門(電気電子工学＆情報工学)
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創造工学プログラム B1専門(電気電子工学)
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創造工学プログラム F1専門(機械工学＆情報工学)
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創造工学プログラム F1専門(機械工学)
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教育方法等
概要:
音声の基本的な性質と特徴量について述べ，ディジタル信号処理に基づく音声分析手法，音声符号化，音声合成，及び音声認識について概説する。音声認識においては隠れマルコフモデル(HMM)に基づく音素モデル，N-gramなどの統計的言語モデルについて説明し，情報理論的なモデル化，評価法を学習する。情報論理系の基礎学習を通して，問題の提起と解決に到達する過程を学ぶ。
授業の進め方・方法:
【事前事後学習など】毎回授業外学修時間に相当する分量の予習・復習課題を与えるので必ず提出すること。
【関連科目】現代信号処理論，離散数学，線形数学，応用数学Ａ
注意点:
履修の先修条件：フーリエ級数，フーリエ変換の定義を理解していること。 応用数学Ａ(4M,4E,4I)
課題のレポートは期限までに必ず提出すること。
【評価方法・評価基準】成績の評価基準として60点以上を合格とする。
中間・期末試験（６０％），課題(４０％)
授業の属性・履修上の区分
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 |
音声情報処理の基礎 |
音声情報処理の重要性を理解できる。
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| 2週 |
音声分析（１）スペクトル，フーリエ変換 |
フーリェ変換と離散フーリェ変換の違いを理解できる。
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| 3週 |
音声分析（２）標本化定理 |
フーリェ変換と離散フーリェ変換の違いを理解できる。
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| 4週 |
音声分析（３）離散フーリエ変換 |
フーリェ変換と離散フーリェ変換の違いを理解できる。
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| 5週 |
音声分析（４）窓関数，ケプストラム，ピッチ |
音声分析の基本方式について概説できる。
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| 6週 |
音声分析（５）線形予測分析 |
音声分析の基本方式について概説できる。
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| 7週 |
音声分析（６）演習 |
音声分析の基本方式について概説できる。
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| 8週 |
音声符号化（１）波形符号化，分析合成 |
音声符号化の基本方式について概説できる。
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| 2ndQ |
| 9週 |
音声符号化（２）ハイブリッド符号化 |
音声符号化の基本方式について概説できる。
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| 10週 |
音声合成（１）音声合成の原理と韻律 |
音声合成の基本方式について概説できる。
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| 11週 |
音声合成（２）音声合成の実際 |
音声合成の基本方式について概説できる。
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| 12週 |
音声認識（１）音声認識の原理 |
音声認識の基本方式について概説できる。
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| 13週 |
音声認識（２）隠れマルコフモデル |
音声認識の基本方式について概説できる。
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| 14週 |
音声認識（３）統計的言語モデル |
音声認識の基本方式について概説できる。
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| 15週 |
復習 |
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| 16週 |
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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 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 60 | 40 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |