2025 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク
学部・研究科
Faculty/Graduate School
総情
時間割コード
Course Code
70502
科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle
音声情報処理
<C>
授業形態/単位
Term/Credits
クラス
Class
夏集/2
担任者名
Instructor
辻野 雄大
曜限
Day/Period
授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives

授業種別 / Teaching Types

講義(対面型)

言語 / Language

日本語(Japanese)

授業概要 / Course Description

計算機を用いて音声情報を扱う技術を学ぶ.
音声情報を計算機に理解させる情報表現手法や,音声信号処理を支えるデジタル信号処理の基礎技術(標本化と量子化,フーリエ変換など)について説明する.
加えて,応用的な音声認識や音楽情報処理といった様々なアプリケーションについても講述する.

到達目標 / Course Objectives

①知識・技能の観点
音声情報処理についての基礎的な知識と,それを支えるデジタル信号処理についての基礎的な技術を身につける.

②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
アナログな信号をデジタルに捉えるための思考能力を身につける.
講義を通して,数式表現を解釈可能になる.

③主体的な態度の観点
自身の理解度に合わせ,適切に学習計画(予復習を含む)を組み立てて学習する.

授業手法 / Teaching Methods

・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり

授業計画
Course Content

授業計画 / Course Content

音声情報を扱う上での基本的な考え方や処理について学ぶ.
具体的には,以下のような項目を取り扱う.

・音声情報の処理
音声の生成過程,音声の分析,音声の認識,音声の記号化など

・デジタル信号処理
標本化と量子化,フーリエ変換など

・音楽情報処理
歌声合成,音楽の分類・推薦など

授業時間外学習 / Expected work outside of class

集中講義のため,授業時間外の学習時間を確保しづらいことが予想されるが,うまく理解できなかった内容を中心に,可能な限り当日中に復習することを推奨する.

成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria

方法 / Grading Policies

定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
小テスト(85%),レポート(15%)
小テストの受験はWebにアクセスできるデバイスが必要となる.

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

①知識・技能の観点
音声情報処理に関する基礎的な知識の理解を評価する.
音声情報処理を支えるデジタル信号処理についての技術への理解を評価する.

教科書
Textbooks

中川聖一  音声言語処理と自然言語処理  コロナ社  978-4-339-02888-1

参考書
References

高島遼一  Pythonで学ぶ音声認識  インプレス  978-4295-01138-5

フィードバックの方法
Feedback Method

LMS

担任者への問合せ方法
Instructor Contact

LMSのメッセージ機能を用いるか,またはEメールで  yudait@meiji.ac.jp  まで問い合わせ

備考
Other Comments

講義時間中に,前回〜該当回の内容についての小テストをLMSを通して実施する.
Webにアクセスできるデバイスが必要となる.