音声認識

機械学習をいかに応用するか。最適な手法を見極める。音声の基礎から、耐雑音、話者認識、深層学習までこれからの実用に必須のトピックスを網羅。

音声の信号処理についての知識ゼロでも読めるように、懇切丁寧に解説した。基礎理論はコンパクトにまとめ、「耐雑音」「話者認識」「深層学習」についてたっぷり解説。一気に実用が進んだ音声認識分野がこれ一冊で学べる！

■おもな内容
第１章　音声とは
第２章　音声分析
第３章　音声認識とは
第４章　隠れマルコフモデル
第５章　言語モデル
第６章　大語彙連続音声認識
第７章　耐雑音音声認識
第８章　話者適応と話者認識
第９章　深層学習

■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

■シリーズ編者
杉山　将　理化学研究所　革新知能統合研究センター　センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授
(「近刊情報」より)

目次

第１章　音声とは
第２章　音声分析
第３章　音声認識とは
第４章　隠れマルコフモデル
第５章　言語モデル
第６章　大語彙連続音声認識
第７章　耐雑音音声認識
第８章　話者適応と話者認識
第９章　深層学習

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