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1.

図書

図書
今井聖著
出版情報: 東京 : 産報出版, 1967.7  216p ; 21cm
シリーズ名: 電子科学シリーズ ; 22
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2.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
今井聖著
出版情報: 東京 : 共立出版, 1995.11  vii, 231p ; 22cm
シリーズ名: 情報・電子入門シリーズ / 柳澤健 [ほか] 編集 ; 16
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1 音声認識の概要
   1.1 音声と言語 1
   1.2 人間の音声生成と音声聴取 2
   1.3 音韻学上の言語音の単位 3
   1.4 音韻の音響的変動 6
   1.5 自動音声認識の目的 8
   1.6 自動音声認識における認識の基本単位 9
   1.7 自動音声認識の方法 10
   1.8 自動音声認識の難しさ 14
   演習問題 18
2 音声のパラメータ表現
   2.1 音声生成のモデル 19
   2.2 音声生成のモデルのパラメータ 21
   2.3 モデルのフィルタ 23
   2.4 メル一般化対数スペクトル近似フィルタ 29
   演習問題 33
3 音声のスペクトル包絡の抽出
   3.1 スペクトル包絡抽出の方法 35
   3.2 ケプストラム分析と準同形分析 38
   3.3 LPC分析 42
   3.4 不偏ケプストラム分析 46
   3.5 対数スペクトルの不偏推定法によるメルケプストラム分析 52
   演習問題 56
4 特徴ベクトルと距離尺度
   4.1 言語音の音韻識別 58
   4.2 距離の定義 59
   4.3 メル一般化対数スペクトルのパラメータの変換 61
   4.4 基本的な特徴ベクトルに対する距離尺度 64
   4.5 動的パラメータ 71
   4.6 動的特性を考慮した特徴ベクトル 76
   演習問題 79
5 特徴ベクトルの分布
   5.1 特徴ベクトルの空間 82
   5.2 特徴ベクトルのクラスタ分析 84
   5.3 特徴ベクトルのベクトル量子化 85
   5.4 特徴ベクトルの確率分布 90
   演習問題 96
6 音声信号のセグメンテーション
   6.1 音声信号の信号化 98
   6.2 音素セグメンテーション 99
   6.3 セグメンテーションシステムの構成 100
   6.4 セグメンテーションパラメータ 103
   6.5 セグメンテーションと音素群ラベリング 107
   演習問題 110
7 単位言語音の音韻識別
   7.1 音韻識別の方法 111
   7.2 パターンマッチング法による音韻識別 112
   7.3 確率的手法による音韻識別 114
   7.4 ニューラルネットワークによる音韻識別 116
   7.5 構造解析的な音韻識別法 123
   7.6 TDNNを用いる音素スポッティングシステム 124
   7.7 前処理としてセグメンテーションを行う音素ラベリングシステム 126
   演習問題 135
8 単語音声認識
   8.1 孤立単語音声認識の方法 136
   8.2 DPマッチング法による単語音声パターンの識別 137
   8.3 HMMによる単語音声パターンの識別 143
   8.4 構造解析的な方法による単語音声パターンの識別 152
   8.5 特定話者小語彙単語音声認識システム 153
   8.6 音素ラティスをもとにする単語音声認識システム 154
   8.7 半音節単位のHMMを用いる単語音声認識システム 159
   8.8 単語音声認識システムの不特定話者対応 162
   演習問題 164
9 連続音声認識
   9.1 連続音声の自動認識 165
   9.2 連続音声認識の方法 166
   9.3 2レベルDPマッチング法による連続単語音声認識 168
   9.4 連続音声の認識における言語の確率モデルの利用 171
   9.5 音声認識のための自然言語処理 174
   9.6 単語スポッティング 186
   9.7 連続音声認識における文の探索 195
   9.8 文音声認識システム 198
   演習問題 205
演習問題略解 206
参考文献 216
さくいん 226
1 音声認識の概要
   1.1 音声と言語 1
   1.2 人間の音声生成と音声聴取 2
3.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
今井聖著
出版情報: 東京 : コロナ社, 1993.5  viii, 201p ; 22cm
シリーズ名: テレビジョン学会教科書シリーズ / テレビジョン学会編 ; 8
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1 信号処理の概要
   1.1 信号処理の目的 1
   1.2 信号の形態 2
   1.3 信号処理技術の基礎 4
   1.3.1 信号とシステムの数学的表現と解析 4
   1.3.2 信号の標本化と標本化定理 5
   1.3.3 離散的フーリエ変換とその高速算法 6
   1.3.4 ディジタルフィルタの回路構成と設計法 6
   1.3.5 不規則信号の解析 6
   1.3.6 音声信号処理 7
   1.3.7 2次元信号処理 8
2 連続時間信号の解析
   2.1 連続時間信号 9
   2.2 三角級数 10
   2.3 フーリエ級数 11
   2.4 直交関数系 13
   2.5 直交級数 14
   2.6 2乗平均近似 16
   2.7 フーリエ変換 17
   2.8 デルタ関数 19
   2.9 ラプラス変換 21
   演習問題 23
3 連続時間システムの特性
   3.1 システムの入出力関係とインパルス応答 24
   3.2 伝達関数 26
   3.3 周波数特性 29
   演習問題 30
4 離散時間信号の解析
   4.1 離散時間信号 32
   4.2 z変換 34
   4.3 離散時間フーリエ変換 37
   4.4 エネルギースペクトル 39
   4.5 ケプストラム 40
   演習問題 41
5 離散時間システムの特性
   5.1 インパルス応答 43
   5.2 伝達関数 44
   5.3 周波数特性 46
   5.4 安定なシステム 47
   5.5 因果的なシステム 49
   5.6 因果的で安定なシステム 50
   5.7 最小位相システム 52
   5.8 全域通過システム 54
   5.9 直線位相システム 55
   演習問題 57
6 信号の標本化
   6.1 連続時間信号の標本化 58
   6.2 標本化によって得た離散時間信号のフーリエ変換 59
   6.3 標本化定理 62
   6.4 離散時間信号の再標本化 64
   6.4.1 連続時間信号に等価な離散時間信号 64
   6.4.2 データの間引きによる標本化周波数変換 65
   6.4.3 データの補間による標本化周波数変換 66
   6.5 アナログ信号とディジタル信号との間の相互変換 69
   6.5.1 直接的な信号形態の変換 69
   6.5.2 再標本化を利用する信号形態の変換 70
   演習問題 72
7 離散的フーリエ変換と高速算法
   7.1 離散的フーリエ変換 74
   7.2 DFTと離散時間フーリエ変換との関係 76
   7.3 DFTとz変換の関係 77
   7.4 高速フーリエ変換 78
   7.5 信号の短時間パワー 83
   演習問題 84
8 ディジタルフィルタ
   8.1 フィルタリング 85
   8.2 サブシステムの接続 86
   8.2.1 縦続接続 86
   8.2.2 並列接続 87
   8.3 ディジタルフィルタの直接構成 88
   8.3.1 全零形フィルタの直接構成 88
   8.3.2 全極形フィルタの直接構成 89
   8.3.3 極零形フィルタの直接構成 90
   8.4 ディジタルフィルタの縦続構成と並列構成 91
   8.4.1 縦続構成 92
   8.4.2 並列構成 92
   8.5 アナログフィルタをもとにするディジタルフィルタ設計 93
   8.5.1 インパルス不変の方法 93
   8.5.2 双1次変換法 94
   8.6 直線位相FIRフィルタの設計 96
   8.7 最小位相システムのインパルス応答を利用するフィルタの設計 99
   8.7.1 最小位相ケプストラム 99
   8.7.2 最小位相システムのインパルス応答 100
   8.7.3 極零形フィルタの係数とインパルス応答の関係 101
   8.7.4 インパルス応答の修正最小2乗近似 102
   8.7.5 フィルタ係数の決定 103
   演習問題 104
9 不規則信号の解析
   9.1 確率過程 106
   9.2 確率過程の低次モーメント 107
   9.2.1 確率過程のモーメント 107
   9.2.2 相関関数および共分散関数 108
   9.3 定常過程 109
   9.4 共分散関数のスペクトル表現 110
   9.5 低次モーメントとスペクトル密度関数の推定 111
   9.6 平均値の推定 112
   9.7 共分散関数あるいは相関関数の推定 114
   9.8 スペクトル密度関数の推定 114
   9.8.1 サンプル共分散関数の変換によるスペクトル推定 114
   9.8.2 変形ピリオドグラムによるスペクトル推定 114
   9.8.3 LPC法によるスペクトル推定 117
   9.9 対数スペクトルの推定 120
   9.9.1 対数ピリオドグラム 120
   9.9.2 準同形法 121
   9.9.3 対数スペクトルの不偏推定法 122
   演習問題 125
10 音声信号処理
   10.1 音声信号処理の目的 127
   10.2 音声生成のモデル 128
   10.2.1 人間の音声生成 128
   10.2.2 音声生成のディジタルモデル 129
   10.2.3 音声のパラメータ表現 130
   10.3 音声の分析合成 132
   10.3.1 PARCOR法による音声の分析合成 132
   10.3.2 改良ケプストラム法による音声の分析合成 135
   10.4 音声の規則合成 141
   10.4.1 韻律記号生成 143
   10.4.2 音韻記号系列の生成 144
   10.4.3 音源パラメータの生成 144
   10.4.4 スペクトル包絡パラメータ系列の生成 144
   10.4.5 音源信号の生成 145
   10.5 音声認識 146
   10.5.1 特定話者小語彙単語音声識認システム 147
   10.5.2 音素を認識の基本単位とする連続音声認識システム 150
   演習問題 154
11 2次元信号処理
   11.1 2次元信号処理の目的 155
   11.2 2次元信号 155
   11.3 2次元信号のz変換 157
   11.4 2次元信号のフーリエ変換 157
   11.5 2次元システムのインパルス応答と伝達関数 159
   11.6 再帰的計算可能な2次元システム 160
   11.7 2次元システムの安定性 162
   11.8 2次元信号に対する離散的フーリエ変換 164
   11.9 離散的余弦変換 165
   11.9.1 1次元信号に対する離散的余弦変換 165
   11.9.2 2次元離散的余弦変換 167
   11.10 ウォルシュ・アダマール変換 168
   11.10.1 ウォルシュ関数 168
   11.10.2 2次元信号のウォルシュ・アダマール展開 168
   11.11 画像処理 169
   11.11.1 画像のデータ圧縮 169
   11.11.2 画像復元 170
   11.11.3 画像強調 171
   11.11.4 画像再構成 171
   演習問題 173
参考文献 175
演習問題の解答例 181
索引 197
1 信号処理の概要
   1.1 信号処理の目的 1
   1.2 信号の形態 2
4.

図書

図書
内藤喜之著
出版情報: 東京 : 森北出版, 1976-1977  2冊 ; 22cm
シリーズ名: 電気・電子工学基礎講座 ; 6,7
所蔵情報: loading…
5.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
今井聖著
出版情報: 東京 : 秋葉出版, 1988.12  204p ; 21cm
シリーズ名: エレクトロニクス選書 ; 005
所蔵情報: loading…
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第1章 離散的な信号とシステム
   1.1 離散信号 9
   1.2 離散システム 11
   1.3 システムの安定性 14
   1.4 システムの因果性 15
   1.5 z変換 16
   1.6 逆z変換 18
   1.7 z変換の性質 21
   1.8 フーリエ変換 22
   1.9 標本化定理 23
   1.10 伝達関数 25
   1.11 周波数特性 28
   1.12 離散的フーリエ変換 30
第2章 高速フーリエ変換
   2.1 離散的フーリエ変換の計算 33
   2.2 時間の間引きによるFFT 36
   2.3 周波数の間引きによるFFT 38
   2.4 FFTバタフライ 40
   2.5 FFTのプログラム 41
   2.6 実数データのDFT 44
第3章 スペクトル
   3.1 信号のパワ 47
   3.2 パワスペクトル 48
   3.3 相関関数 48
   3.4 荷重信号のフーリエ変換 50
   3.5 DFTによるスペクトル 52
   3.6 正弦波のスペクトル 53
   3.7 窓関数 55
   (1) 矩形窓 58
   (2) 三角窓 59
   (3) ハニング窓 60
   (4) ハミング窓 62
   (5) ブラックマン窓 63
   (6) 3シグマガウス窓 65
   3.8 スペクトル分析 66
第4章 フィルタ
   4.1 フィルタリング 73
   4.2 ディジタルシステム 73
   4.3 非再帰形フィルタと再帰形フィルタ 76
   4.4 縦続構成と並列構成 80
   4.5 連分数展開に基づく構成 83
   4.6 格子形構成 84
第5章 アナログフィルタからのディジタルフィルタ設計
   5.1 アナログフィルタ 85
   5.2 インパルス不変の方法 90
   5.3 差分化による方法 96
   5.4 双一次変換法 100
第6章 直接近似によるディジタルフィルタ設計
   6.1 直接近似法 109
   6.2 周波数選択特性の直接近似 109
   6.3 直線位相FIRフィルタ 114
   6.4 窓関数法による直線位相FIRフィルタの設計 120
   6.5 等リップル特性FIRフィルタの設計 122
   6.6 周波数サンプリングフィルタ 127
   6.7 ジョンソンの設計法 130
   6.8 対数振幅近似フィルタ 133
第7章 ディジタル処理の誤差
   7.1 誤差の原因 139
   7.2 AD変換による誤差 140
   7.3 FFTにおける誤差 143
   7.4 ディジタルフィルタの係数の量子化の影響 149
   7.5 ディジタルフィルタにおける演算結果の量子化の誤差 151
   7.6 ディジタルフィルタにおけるリミットサイクル発振 153
第8章 音声のディジタル処理
   8.1 音声の処理 155
   8.2 音声の生成モデル 156
   8.3 音声のディジタル表現 159
   8.4 音声の合成 160
   (1) 録音編集方式 161
   (2) 分析合成方式 162
   (3) 法則合成方式 162
   8.5 音声の分析合成システム 163
   (1) チャネルボコーダ 163
   (2) フォルマントボコーダ 164
   (3) 線形予測分析合成システム 164
   (4) ケプストラムボコーダ 170
   8.6 音声の法則合成システム 172
   (1) 声道模擬による方式 173
   (2) CV音節のパラメータを用いる方式 173
   (3) VCV連鎖のパラメータを用いる方式 174
   8.7 音声の認識 174
   8.8 音声の認識システム 175
   (1) 単語音声の認識 176
   (2) 連続音声の認識 177
   (3) 話者の認識 178
付録1 和-英/対訳索引 187
付録2 英-和/対訳索引 196
   まえがき 1
   目次 5
   参考文献 181
第1章 離散的な信号とシステム
   1.1 離散信号 9
   1.2 離散システム 11
6.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
今井聖著
出版情報: 東京 : 森北出版, 1996.11  x, 271p ; 22cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 音声のパラメータ表現 1
   1.1 音声信号処理 1
   1.2 音声生成のモデル 3
   1.2.1 人間の音声生成と音源・フィルタモデル 3
   1.2.2 平坦なスペクトルの音源による音声生成のモデル 4
   1.2.3 音声生成のモデルのパラメータ 5
   1.3 スペクトル包絡のモデル 6
   1.3.1 モデルが満足すべき条件 6
   1.3.2 スペクトル包絡のモデルのフィルタ 9
   1.3.3 スペクトル包絡のモデルのパラメータの交換 11
   1.4 音声の分析 12
   1.4.1 音声の分析の目的 12
   1.4.2 音声のスペクトル包絡の抽出 13
   演習問題 15
第2章 音声の特徴ベクトル 17
   2.1 音韻の特徴と特徴ベクトル 17
   2.2 距離尺度の定義 18
   2.3 基本的な特徴ベクトルに対する距離尺度 19
   2.3.1 LPCケプストラムとその距離尺度 19
   2.3.2 LPCメルケプストラムとその距離尺度 21
   2.3.3 ケプストラムの距離尺度 23
   2.3.4 メルケプストラムの距離尺度 24
   2.4 動的パラメータ 25
   2.4.1 静的特性と動的特性 25
   2.4.2 時間変化パラメータの導出 26
   2.4.3 荷重2乗誤差基準に基づく直線あてはめの係数 26
   2.5 動的特性を考慮いた特徴ベクトル 28
   2.5.1 短時間区間の音響パラメータによる特徴ベクトル 28
   2.5.2 時間変化特性を考慮した特徴ベクトルと距離尺度 28
   2.6 特徴ベクトルの分布の解析 29
   2.6.1 特徴ベクトルの空間 29
   2.6.2 特徴ベクトルの確率分布の推定 31
   2.6.3 特徴ベクトルのクラスタ分析 33
   2.6.4 特徴ベクトルのベクトル量子化 34
   演習問題 38
第3章 音声の合成と符号化 41
   3.1 音声の分析合成 41
   3.1.1 音声の分析合成の方法 41
   3.1.2 PARCOR法による音声の分析合成 43
   3.1.3 LSP分析合成システム 46
   3.2 音声の符号化 48
   3.2.1 音声符号化の方法 48
   3.2.2 時間領域における符号化 48
   3.2.3 周波数領域における符号化 50
   3.2.4 音声生成のモデルを利用する符号化 51
   3.3 音声の規則合成 53
   3.3.1 規則合成によるテキスト音声変換 53
   3.3.2 規則合成システム 55
   演習問題 57
第4章 音声の認識 58
   4.1 自動音声認識 58
   4.2 自動音声認識における認識の基本単位 59
   4.3 音素の音響的変動 60
   4.4 自動音声認識の方法 61
   4.5 音素識別 64
   4.5.1 音素識別の方法 64
   4.5.2 パターンマッチング法による音素識別 65
   4.5.3 確率的手法による音素識別 67
   4.5.4 ニューラルネットワークによる音素識別 68
   4.6 DPマッチングによる孤立単語音声の認識 72
   4.7 HMMによる単語音声の認識 76
   4.7.1 HMMの構成 76
   4.7.2 出力符号系列の生成 77
   4.7.3 HMMによる音声パターンの認識 78
   4.7.4 出力符号系列生成確率の計算 79
   4.7.5 モデルのパラメータ推定 80
   4.8 連続音声認識 82
   4.8.1 連続音声の自動認識 82
   4.8.2 連続音声認識の方法 82
   4.8.3 連続音声のセグメンテーション 84
   4.8.4 単語スポッティング 86
   4.8.5 連続音声の認識における言語の確率モデルの利用 87
   4.8.6 連続音声のための自然言語処理 89
   4.8.7 連続音声認識における文の探索 90
   4.9 単語音声認識システムの不特定話者対応 93
   4.9.1 不特定話者対応の方法 93
   4.9.2 話者独立音声認識システム 93
   4.9.3 話者適応音声認識システム 94
   演習問題 94
第5章 不規則信号の解析 96
   5.1 不規則信号の数学的表現と解析 96
   5.2 確率過程の低次モーメント 97
   5.2.1 確率過程のモーメント 97
   5.2.2 相関関数および共分散関数 98
   5.3 定常過程 98
   5.4 共分散関数とパワースペクトル 100
   5.4.1 ウィーナ・ヒンチンの関係 100
   5.4.2 パワースペクトルの因子分解 100
   5.5 二つの定常過程の間の共分散関数とクロススペクトル 101
   5.5.1 相互相関関数と共分散関数 101
   5.5.2 クロススペクトル 102
   5.5.3 システムの入出力とクロススペクトル 102
   5.6 線形予測理論 103
   5.6.1 線形予測 103
   5.6.2 新生過程 104
   5.6.3 予測誤差 106
   5.7 低次モーメントとパワースペクトルの推定 108
   5.8 低次モーメントの推定 109
   5.8.1 平均値の推定 109
   5.8.2 共分散関数あるいは相関関数の推定 110
   5.9 パワースペクトルの推定 111
   5.9.1 サンプル共分散関数の変換によるスペクトル推定 111
   5.9.2 変形ピリオドグラムによるスペクトル推定 111
   5.9.3 LPC法によるスペクトル推定 113
   5.9.4 最尤推定法 117
   演習問題 118
第6章 初期のケプストラム法と準同刑法 120
   6.1 ケプストラム法の歴史 120
   6.2 ケプストラム 122
   6.3 逆畳み込み 123
   6.4 複素ケプストラム 125
   6.5 インパルス応答の複素ケプストラム 125
   6.5.1 複素ケプストラムによるシステムの特性と表現 125
   6.5.2 希望の対数振幅特性をもつ最小位相システムと最大位相システム 126
   6.5.3 希望の対数振幅特性をもつ直線位相システム 129
   6.6 伝達関数の極と零点による複素ケプストラムの表現 131
   6.7 最小位相システムのインパルス応答 132
   6.8 準同形ボコーダ 134
   6.8.1 音声生成のモデルとケプストラム 134
   6.8.2 直線畳み込みによる準同形合成 134
   6.8.3 全極型フルタによる準同形合成 135
   演習問題 137
第7章 不偏ケプストラム法 138
   7.1 不偏ケプストラム法の特徴 138
   7.2. 対数振幅近似フィルタ 141
   7.2.1 指数関数型の伝達関数をもつフィルタの特性 141
   7.2.2 指数関数に対する修正パデー近似式 142
   7.2.3 LMAフィルタの構成 144
   7.3 改良ケプストラム分析 148
   7.4 不偏ケプストラム分析 152
   7.4.1 対数スペクトルのモデル 152
   7.4.2 対数スペクトルの推定誤差 154
   7.4.3 推定値の修正による対数スペクトルの不偏推定 155
   7.4.4 対数スペクトルの不偏推定量の別の表現 157
   7.4.5 時間領域処理による対数スペクトルの不偏推定 160
   7.5 LMA分析合成システム 163
   演習問題 164
第8章 メルケプストラム法 169
   8.1 メルケプストラム法の特徴 169
   8.2 メル対数スペクトルとメルケプストラム 170
   8.2.1 メルスケールの近似表現 170
   8.2.2 メル対数スペクトル 173
   8.2.3 メルケプストラム 174
   8.3 MLSAフィルタ 175
   8.3.1 MLSAフィルタの伝達関数 175
   8.3.2 基礎フィルタの伝達関数の式の変形 178
   8.3.3 MLSAフィルタの係数感度 180
   8.3.4 MLSAフィルタの設計例 182
   8.4 不偏メルケプストラム分析 184
   8.4.1 メル対数スペクトルの推定法 184
   8.4.2 メル対数スペクトルの推定値に対する評価関数 186
   8.4.3 メルケプストラム分析法で求めたスペクトル包絡 187
   8.4.4 推定値の修正によるメル対数スペクトルの不偏推定 189
   8.4.5 時間領域処理によるメル対数スペクトルの不偏推定 189
   8.5 MLSAフィルタを用いるメルケプストラムボコーダ 191
   演習問題 193
第9章 MLSA分析合成システムを利用する音声の規則合成 201
   9.1 規則合成における日本語音声の単位とシステムの構成 201
   9.2 規則合成システムに利用するメルケプストラムボコーダ 202
   9.2.1 ボコーダに要求される条件 202
   9.2.2 MLSAフィルタを用いるメルケプストラムボコーダ 202
   9.2.3 スペクトル包絡の抽出と有声無声判別 204
   9.3 CV音節のデータファイル 204
   9.3.1 データファイルの作成法 204
   9.3.2 CV音節のセグメンテーションと規格化 205
   9.3.3 CV音節データファイルの内容 208
   9.4 CV音節メルケプストラムの接続 208
   9.4.1 CV音節間のパラメータの直線補間 208
   9.4.2 補間の始端と終端の設定 209
   9.4.3 パラメータの接続規則 210
   9.5 韻律の生成 212
   9.5.1 拍同期点のタイミング制御 212
   9.5.2 基本周波数の制御 212
   9.6 システムの性能 213
   9.6.1 システムの入力データ 213
   9.6.2 合成音声の品質 214
第10章 メルケプストラム分析に基づく連続音声認識システム 215
   10.1 連続音声認識システムの構成 215
   10.2 音素セグメンテーションシステム 216
   10.2.1 システムの構成 216
   10.2.2 セグメンテーションパラメータ 220
   10.2.3 有声音と非有声音のクラス分け 223
   10.2.4 有声音区間のセグメンテーション 224
   10.2.5 音素群ラベリング 226
   10.2.6 音素セグメンテーションシステムの性能 229
   10.3 前処理としてセグメンテーションを行う音素ラベリングシステム 229
   10.3.1 音素セグメントの音素ラベリング 229
   10.3.2 音素リファレンスパターン 230
   10.3.3 入力音声の各セグメントの特徴ベクトルの抽出 232
   10.3.4 入力パターンと音素リファレンスパターンとの距離の計算 232
   10.3.5 ラベリングコスト付き音素ラティスの生成 234
   10.4 単語スポッティングシステム 236
   10.4.1 記号列連続DPマッチングによる単語スポッティング 236
   10.4.2 記号列DPマッチング 236
   10.5 係り受け関係を利用する音声認識システム 238
   10.5.1 文認識における係り受け関係の利用 238
   10.5.2 文節候補の生成 240
   10.5.3 文節候補リストの作成 241
   10.5.4 文候補の生成 243
   10.5.5 システムの性能 243
演習問題の解答例 245
参考文献 255
索引 267
第1章 音声のパラメータ表現 1
   1.1 音声信号処理 1
   1.2 音声生成のモデル 3
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