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課堂講稿

工學部計數工學科嵯峨山茂樹
last updated on July 07, 2004

区分

内容

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更新日

A: 音声學 [音声とは]	A1: 扱う内容 (理解すべき事項のリスト)	A1-Topics .pdf(110KB)	2004.4.13
	A2: 音声學の雑學	A2-Phonetics .pdf(471KB)	2003.4.13
	A3: 準備 (フーリエ変換の公式など)	A3-Preliminary .pdf(467KB)	2003.4.27

B: 音声スペクトル分析 [音声信号解析の基礎]	B1: サンプリングと量子化	B1-Sampling .pdf(341KB)	2004.4.27
	B2: 音声の短時間スペクトル解析	B2-Spectrum .pdf(544KB)	2004.6.15
	(音声スペクトルの例: 立體図)	2a-Spectrum-sample .pdf207KB)	2002.4.30
	B3: ケプストラム解析	B3-Cepstrum .pdf(356KB)	2004.6.16

C: 線形予測分析 [全極型音声モデル化]	C1: LPC (線形予測分析)	C1-LPC .pdf(783KB)	2004.6.15
	C2: 線形予測残差	C2-Residual .pdf(320KB)	2004.6.1
	C3: PARCOR分析とLPCケプストラム	C3-PARCOR .pdf(472KB)	2004.6.8
	C4: LSP分析	C4-LSP .pdf(531KB)	2004.6.8
	C5: CSM分析と等価パラメータ	C5-CSM .pdf(476KB)	2004.6.8

D: クラスタリングとベクトル量子化 [音声符号化の基礎]	D1: スペクトル距離	D1-Distance .pdf(329KB)	2004.6.15
	D2: クラスタリング	D2-Clustering .pdf(521KB)	2004.6.15
	[k-meansアルゴリズム表示プログラム]	[k-meansアルゴリズム表示プログラム]text	2004.7.6
	D3: ベクトル量子化	D3-VectorQuantization .pdf(159KB)	2004.7.6
	D4: 混合正規分布とEMアルゴリズム	D4-GaussianMixture .pdf(200KB)	2004.7.6

E: 非線形時間伸縮 [音声認識の基礎]	E1: DP マッチング	E1-DPmatching .pdf(577KB)	2004.7.6
	E2: 連続単語DPマッチング	E2-OnePassDP .pdf(307KB)	2004.7.6
	E3: DP から HMM へ	E3-DPtoHMM .pdf(268KB)	2004.7.6

F: 隠れマルコフモデル (HMM) [音声認識のための音素モデル化]	F1: HMMの基礎	F1-BasicHMM .pdf(265KB)	2004.7.6
	F2: Viterbi アルゴリズム	F2-ViterbiAlgorithm .pdf(425KB)	2004.7.6
	F3: Forward アルゴリズム	F3-ForwardAlgorithm .pdf(269KB)	2004.7.6
	F4: Baum-Welch アルゴリズム	F4-BaumWelchAlgorithm .pdf(200KB)	2004.7.6

G: 確率モデルによる音声認識 [音声認識の理論と実際]	G1: 音声認識	G1-SpeechRecognition .pdf(126KB)	2004.7.6
	G2: Bayes確率定式化	G2-BayesTheorem .pdf(275KB)	2004.7.6
	G3: 言語モデル	G3-LanguageModels .pdf(462KB)	2004.7.6
	G4: 音素モデル・話者適応・環境適応	G4-AdvancedHMM .pdf(505KB)	2004.7.6
	[テキスト版解説資料] HMMとは何か	(724KB)	(昨年度)

H: 音声合成

H1: テキスト音声合成

H1-TextToSpeech
.pdf(297KB)

2003.7.8

以上の pdf ファイルは、Linux 上で TeX (platex), tgif, idraw, gnuplot などを用いて dvi フィルを作成し、 dvipdfm により変換したものです。


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