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1.

図書

図書
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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2.

図書

図書
中田和男, 南敏共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1987.3  2, 2, 3, 226p ; 22cm
シリーズ名: 21世紀を指向した電子・通信・情報カリキュラムシリーズ ; C-5
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3.

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図書
中嶋正之編著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1994.4  2, 3, 214p ; 21cm
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4.

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図書
中田和男著
出版情報: 東京 : コロナ社, 1995.2  xii, 147p ; 22cm
シリーズ名: 音響工学講座 / 日本音響学会編 ; 7
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5.

図書

図書
大澤光編著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2000.7  viii, 237p ; 26cm
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6.

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図書
堂下修司 [ほか] 共編
出版情報: 東京 : オーム社, 1998.2  xvii, 383p ; 22cm
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7.

図書

図書
スチュアート・ローゼン, ピーター・ハウエル著 ; 今富摂子 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 海文堂出版, 1998.8  xv, 365p ; 26cm
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8.

図書

図書
谷萩隆嗣編著
出版情報: 東京 : コロナ社, 1996.9  ix, 249p ; 22cm
シリーズ名: ディジタル信号処理ライブラリー / 谷萩隆嗣企画・編集責任 ; 3
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1 : ディジタル音声信号処理の概要
2 : 線形予測法による音声の分析合成
3 : ケプストラム法による音声の分析合成
4 : 音声の規則合成と音声認識
5 : ディジタル画像処理の概要
6 : ディジタル画像の強調と復元
7 : ディジタル画像の圧縮
8 : 投影からのディジタル画像再構成
1 : ディジタル音声信号処理の概要
2 : 線形予測法による音声の分析合成
3 : ケプストラム法による音声の分析合成
概要: 本書では、最初に音声のディジタル信号処理を考え、基礎から分析合成および認識まで、いくつかの代表的な方法について詳しく述べる。つぎに、画像を対象として、ディジタル処理を行う際の基礎から強調、復元、圧縮などについて説明する。さらに、CT画像など で行われているように、投影された画像から原画像を再構成するための方法を詳細に解説する。 続きを見る
9.

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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
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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
10.

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図書
中録サービス株式会社編 ; 関口芳一著
出版情報: 東京 : オーム社, 1996.7  184p ; 24cm
シリーズ名: マルチメディアスタジオ
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