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・音響・音声に関する総合的知識を学び、製品開発に活かすための講座
・音響信号処理の最新技術をマスターし、音声処理システムや音響サービスに活かそう!

統計的音響信号処理技術の基礎と深層学習を用いた応用技術
〜 音響信号処理の基礎と応用、深層学習を用いた音声認識・音声変換、
音源分離・音声変換 〜

■開催日時:2017年10月27日(金) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 48,600円 (税込)
     同時複数申し込みの場合(1名) : 43,200円 (税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者
・音声や音響に関係するサービス、製品開発を考えている方
・音声音響処理を学びたい技術者の方
・通信、オーディオ、ロボット他関連企業の方
	
■予備知識
・高校や大学で習うレベルの数学や確率統計の基礎知識があれば理解が深まります

■修得知識
・音声分析、音声合成、音声認識、音声変換、音声強調、音源分離の基本アルゴリズムに関する知識
・上記の深層学習アプローチの最新動向

■講師の言葉
 本セミナーでは、音声音響信号処理(音声分析、音声合成、音声認識、音声変換、音声強調、
音源分離)の基礎と深層学習による最新動向を解説します。
 具体的には以下のトピックを扱います。
 音響信号処理の応用紹介、信号処理の基礎、確率統計の基礎、深層学習の基礎、音声分析合成系
(LPC、メル一般化ケプストラム分析合成、位相再構成、VAE)、音声認識(GMM-HMM、DNN-HMM、
CTC、エンコーダデコーダ、アテンション)、音声合成(HMM音声合成、DNN音声合成、WaveNet、
Tacotron、GAN音声合成)、音声強調(NMF、Deep Clustering、Deep Attractor Network)、音源
分離(独立成分分析、多チャンネルNMF)、音声変換(GMM声質変換、DNN声質変換、GAN声質変換)
などです。


1.音響信号処理
  (1).音響信号処理とは
  (2).本講義の構成

2.統計的音響信号処理の基礎
  (1).信号処理の基礎
  (2).確率統計の基礎
  (3).深層学習の基礎

3.音声分析合成系
  (1).線形予測分析
  (2).メル一般化ケプストラム分析、STRAIGHT、WORLD
  (3).位相再構成
  (4).変分オートエンコーダ(Variational Autoencoder; VAE)

4. 音声認識と音声合成
  (1).GMM-HMM音声認識、DNN-HMM音声認識
  (2).Connectionist Temporal Classification (CTC)
  (3).エンコーダデコーダ、アテンション
  (4).HMM音声合成、DNN音声合成
  (5).WaveNet、Tacotron、GAN音声合成

5.音声強調と音源分離
  (1).独立成分分析
  (2).非負値行列因子分解
  (3).Deep Clustering、Deep Attractor Network

6. 音声変換
  (1).GMM声質変換、DNN声質変換、ポストフィルタリング
  (2).GANポストフィルタリング、GAN声質変換

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