音声　下

上巻では音声の生成を取り扱ったのに対し，下巻では音声認識，話者認識，音声対話システムなどの音声の理解を取り扱う。Web検索や質問応答システム，対話型ロボットなどがその成果物である。これらとの関りで深層学習にもふれる。

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目次

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1．音声認識
1.1　音声認識の概要
　1.1.1　音声認識研究の歴史
　1.1.2　音声認識の仕様の分類
　1.1.3　音声認識の応用の展開
1.2　音声認識の原理
　1.2.1　音声認識の定式化
　1.2.2　統計的言語モデルによる尤度計算
　1.2.3　統計的音響モデルによる尤度計算
1.3　音声認識のための特徴量
　1.3.1　メルフィルタバンクとMFCC
　1.3.2　スプライシングとデルタパラメータ
　1.3.3　特徴量の統計的変換
　1.3.4　特徴量の正規化
1.4　音声認識システムの構成
　1.4.1　音声認識システムの動作方式による分類
　1.4.2　言語モデルの種類による分類
　1.4.3　大語彙連続音声認識エンジン
　1.4.4　重み付き有限状態トランスデューサ（WFST）
　1.4.5　End?to?End音声認識
1.5　音声認識結果の扱い
　1.5.1　音声認識結果の評価尺度
　1.5.2　音声認識結果の複数候補の表現
　1.5.3　音声認識結果の信頼度尺度
　1.5.4　複数の音声認識システムの結果の統合
引用・参考文献
2．音響モデルとその高度化
2.1　音響モデル
　2.1.1　マルコフ過程
　2.1.2　隠れマルコフモデル（HMM）
　2.1.3　音声認識のためのHMM
　2.1.4　HMMによる音声認識
　2.1.5　HMMの学習
　2.1.6　連続密度HMM
　2.1.7　サブワード単位
2.2　頑健性の向上
　2.2.1　状態共有
　2.2.2　適応化
2.3　識別学習の利用
2.4　ニューラルネットワーク・深層学習の利用
　2.4.1　ニューラルネットワーク
　2.4.2　深層ニューラルネットワーク（DNN）
　2.4.3　畳み込みニューラルネットワーク
　2.4.4　再帰型ニューラルネットワーク
　2.4.5　長・短期記憶
　2.4.6　コネクショニスト時系列識別法
　2.4.7　注意　ほか

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