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1.

図書
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1. 音声合成IC : 半導体による音声処理入門
N.モーガン著 ; 栗原敏雄訳
出版情報: 東京 : 啓学出版, 1989.10  xii,219p ; 21cm
シリーズ名: ナショナルセミコンダクターテクノロジーシリーズ
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2.

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2. 音声の合成と認識
城戸健一著
出版情報: 東京 : オーム社, 1986.9  vi, 112p ; 19cm
シリーズ名: 新OHM文庫
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3.

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3. 音声・音情報のディジタル信号処理
鹿野清宏, 中村哲, 伊勢史郎共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1997.11  ii, ii, 4, 196p ; 22cm
シリーズ名: ディジタル信号処理シリーズ / 辻井重男企画・編集 ; 第5巻
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4.

図書
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4. ボーカロイド技術論 : 歌声合成の基礎とその仕組み
剣持秀紀, 藤本健著
出版情報: 東京 : ヤマハミュージックメディア, 2014.10  210p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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1 : VOCALOID前夜
2 : VOCALOID1の開発
3 : VOCALOID1で培われたVOCALOIDの基本技術
4 : VOCALOID2の開発とテクノロジー
5 : VOCALOID3の開発と機能
6 : VOCALOID3に搭載された新技術
7 : 歌声ライブラリの制作方法
8 VOCALOID Editor for : Cubaseとは
9 : iOSを用いたiVOCALOID
10 : 進化するVOCALOIDと今後の可能性
1 : VOCALOID前夜
2 : VOCALOID1の開発
3 : VOCALOID1で培われたVOCALOIDの基本技術
概要: ボーカロイドはどのように生まれたのか?歌う技術の基本がまるごとわかる!生みの親による唯一の歌声合成解説本。
5.

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5. 音声の合成と認識 : エレクトロニクスによる口と耳
中田和男著
出版情報: 東京 : 総合電子出版社, 1980.7  148p ; 22cm
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6.

図書
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6. 音声情報処理の基礎
斎藤収三, 中田和男共著
出版情報: 東京 : オーム社, 1981.11  viii, 268p ; 22cm
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7.

図書

東工大
目次DB
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東工大
目次DB
7. ディジタル音声処理
古井貞煕著
出版情報: 東京 : 東海大学出版会, 1985.9  vii, 238p ; 22cm
シリーズ名: ディジタルテクノロジーシリーズ ; 6
所蔵情報: loading…
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第1章　序論
第2章　音声の基本的性質
   2.1　音声と言語
   2.2　聴覚と音声
   2.3　音声生成のメカニズム
   2.4　音素の音響的性質
   2.5　音声の統計的モヂル
   　2.5.1　振幅レベル分布
   　2.5.2　長時間平均スペクトル
   　2.5.3　基本周波数の変動
   　2.5.4　時間率
第3章　音声生成のディジタルモデル
   3.1　音声生成の音響理論
   3.2　線形分離等価回路モデル
   3.3　声道内音波の伝搬モデル
   　3.3.1　進行波型モデル
   　3.3.2　共振型モデル
   3.4　声帯振動モデルと音声生成実体モデル
   3.5　調音モデル
第4章　時間領域および周波数領域における音声処理
   4.1　音声信号のディジタル化
   　4.1.1　標本化
   　4.1.2　量子化
   　4.1.3　A/D，D/A変換
   4.2　音声の特徴抽出
   4.3　短時間自己相関とスペクトル
   　4.3.1　フーリエ変換対
   　4.3.2　窓関数
   　4.3.3　サウンドスペクトログラム
   4.4　ケプストラム
   　4.4.1　ケプストラムとその応用
   　4.4.2　準同型分析とLPCケプトラム
   4.5　ディジタルフィルタバンクと零交叉数分析
   　4.5.1　ディジタルフィルタバンク
   　4.5.2　零交叉数分析
   4.6　合成による分析（A-b-S）
   4.7　音声信号の符号化
   4.8　分析合成系の基本的構成
   4.9　ピッチ抽出
第5章　線形予測分析
   5.1　線形予測分析の原理
   5.2　線形予測分析の解法
   5.3　最尤スペクトル推定法
   　5.3.1　最尤スペクトル推定法の定式化
   　5.3.2　最尤スペクトル推定法の物理的意味
   5.4　予測残差からの音源情報の抽出
   5.5　線形予測分析による音声分析合成系
   5.6　PARCOR分析
   　5.6.1　PARCOR分析の定式化
   　5.6.2　PARCOR係数と線形予測係数の関係
   　5.6.3　PARCOR分析の実例
   5.7　PARCOR分析合成系
   　5.7.1　PARCOR合成フィルタ
   　5.7.2　PARCOR分析合成系の最適化
   　5.7.3　スペクトル歪による最適化
   5.8　PARCOR分析による声道断面積関数の推定
   5.9　LSP分析
   　5.9.1　LSP分析の原理
   　5.9.2　LSP分析の解法
   　5.9.3　複合正弦波分析
   5.10　LSP分析合成系
   　5.10.1　LSP合成フィルタ
   　5.10.2　LSPパラメータの符号化
   　5.10.3　線形予測パラメータの相互関係
   5.11　極零モデル
第6章　音声波形の符号化
   6.1　時間領域での符号化
   　6.1.1　PCM
   　6.1.2　適応量子化
   　6.1.3　予測符号化
   　6.1.4　デルタ変調
   　6.1.5　適応差分PCM（ADPCM）
   　6.1.6　適応予測符号化（APC）
   　6.1.7　可変長符号
   6.2　周波数領域での符号化
   　6.2.1　帯域分割符号化（SBC）
   　6.2.2　適応変換符号化（ATC）
   　6.2.3　適応ビット割当てAPC（APC-AB）
   6.3　分析合成系と波形符号化の組合せ
   　6.3.1　残差または音声駆動による線形予測符号化
   　6.3.2　マルチパルス駆動線形予測符号化（MPC）
   　6.3.3　位相等化処理と可変レート木符号による符号化
   　6.3.4　多重路探索符号化方式
   　6.3.5　時間領域調波構造伸縮（TDHS）アルゴリズム
   6.4　ベクトル量子化（VQ）
   　6.4.1　ベクトル量子化の原理
   　6.4.2　木探索と多段処理
   　6.4.3　線形予測パラメータのベクトル量子化
   6.5　符号化方式の評価
第7章　音声合成
   7.1　音声合成の原理
   7.2　録音編集方式による音声合成
   7.3　パラメータ編集方式による音声合成
   7.4　声道アナログおよびターミナルアナログ合成方式
   　7.4.1　声道アナログ方式
   　7.4.2　ターミナルアナログ方式
   7.5　規則合成方式による音声合成
   　7.5.1　規則による音声合成の原理
   　7.5.2　韻律情報の制御
   7.6　テキスト音声合成
   　7.6.1　日本語のテキスト合成
   　7.6.2　MITalk-79システム
第8章　音声認識
   8.1　音声認識の原理
   　8.1.1　音声認識の特徴と難しさ
   　8.1.2　音声認識の分類
   8.2　音声区間の検出
   8.3　スペクトル距離尺度
   　8.3.1　音声認識で用いる距離尺度
   　8.3.2　ノンパラメトリック・スペクトル分析法に基づく距離
   　8.3.3　線形予測分析に基づく距離
   　8.3.4　線形予測分析によるピーク重みつき距離
   8.4　単語音声認識系の構成
   8.5　時間軸の正規化
   　8.5.1　DPマッチング
   　8.5.2　DPマッチングの種々の定式化
   　8.5.3　staggered array DPマッチング
   8.6　音素を単位とする単語音声認識
   　8.6.1　基本的構成
   　8.6.2　SPLIT法とHMM法
   8.7　単音節音声認識
   8.8　連続単語音声認識
   　8.8.1　2段DP法とその改良
   　8.8.2　連続DP法
   8.9　会話音声認識
   　8.9.1　3つの基本的構成モデル
   　8.9.2　その他のシステム構成要因
   8.10　会話音声認識の具体例
   　8.10.1　階層モデルによる会話音声認識系
   　8.10.2　ブラックボードモデルによる会話音声認識系
   　8.10.3　ネットワークモデルによる会話音声認識系
   8.11　不特定話者単語音声認識
   　8.11.1　マルチテンプレート方式
   　8.11.2　識別関数方式
   　8.11.3　ハイブリッド構造マッチング方式
   8.12　音声の個人差の正規化と適応化
   　8.12.1　個人差の正規化
   　8.12.2　個人差への適応化
第9章　話者認識
   9.1　話者認識の原理
   9.2　話者認識に用いる特徴
   9.3　話者認識の分類.
   9.4　話者認識系の構成
   9.5　認識誤り率と話者数の関係
   9.6　特徴パラメータの長期間変動と有効性の評価
   9.7　発声内容依存型の話者認識系
   9.8　発声内容独立型の話者認識系
第10章　ディジタル音声処理の今後の課題
   10.1　音声合成の課題
   10.2　音声認識の課題
   10.3　話者認識の課題
   10.4　音声分析合成系と符号化の課題
   10.5　音声処理共通の課題
参考文献
事項索引
第1章　序論
第2章　音声の基本的性質
   2.1　音声と言語
8.

図書
図書
8. アレクサvsシリ : ボイスコンピューティングの未来 = Alexa vs Siri
ジェイムズ・ブラホス著 ; 野中香方子訳
出版情報: [東京] : 日経BP , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2019.6  442p ; 19cm
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目次情報: 続きを見る
先駆者たち
1 競争 : ゲームチェンジャー
アシスタント
巨大帝国
2 革新 : 音声
ルールの破壊者
パーソナリティー ほか
3 革命 : 友人
賢者たち
監視者 ほか
おわりに : 究極のコンピューター
先駆者たち
1 競争 : ゲームチェンジャー
アシスタント
概要: 機械に言葉をしゃべらせることは、人類にとってコンピューターが存在する以前から、長年の夢だった。インターネットの普及とAI(人工知能)の進化で、その夢がいま現実になろうとしている。「音声」はあらゆるテクノロジーをコントロールする万能のリモコン … になると期待され、アマゾン、アップル、グーグル、マイクロソフトといったITの巨人たちが、音声AIのプラットフォーム戦争を繰り広げている。ユーザーにとっては便利になる一方で、「個人情報の漏洩・悪用」「監視」も懸念される。また、音声AIを活用した不死の「レプリカ」も、空想やSFの話ではなくなった。本書の最終章で、著者ブラホスは、末期がんの父親のAIレプリカを作成した生々しい記録を報告する。心から愛していた故人のAIレプリカは、残された人の慰めになるのだろうか? 続きを見る
9.

図書
図書
9. 音声のディジタル信号処理 (上 ; 下)
L. R. Rabiner, R. W. Schafer著 ; 鈴木久喜訳
出版情報: 東京 : コロナ社, 1983.4  2冊 ; 22cm
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