シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
音声音響情報処理 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Speech and Acoustic Information Processing | ||
| 科目番号 /Code |
|||
| 開講年度 /Academic year |
2023年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅰ | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
羽田 陽一 | ||
| 居室 /Office |
東３号館８２５ (East Building 3, room #825) | ||
| 公開E-mail |
haneda.yoichi@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
Google classroomにて公開予定 | ||
| 更新日 /Last update |
2023/04/03 12:11:07 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
音声・音響においては，音声の持つ物理的な性質，および空間を伝搬する波動としての性質を理解した上で，コンピュータ上で処理することが重要となる。このため，授業では対象となる音の持つ性質，およびそれをコンピュータ上で処理する上で必要となる分析手法やフィルタリング手法を学び，実際に利用可能な知識を身に付ける。 The physical properties of the speech and spatial behavior of the sound waves are very important for signal processing in a computer. In this lesson, we will give lectures on basic knowledge and techniques for audio and speech signal processing. |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
音響信号処理 Audio signal processing |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
学部科目一般 All of the undergraduate courses |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
参考書： 関原謙介「統計的信号処理」（共立出版） 東山三樹夫「信号解析と音響学」（シュプリンガージャパン） |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
(a) 授業内容 第 1回 音声とフーリエ変換 第 2回 フーリエ変換と畳み込み演算 第 3回 システムと周波数応答 第 4回 IIRフィルタと極零モデル 第 5回 線形予測分析 第 6回 声道断面関数 第 7回 音声の基本周波数の推定 第 8回 波動方程式と平面波展開 第 9回 円調和展開 第10回 球面調和関数展開 第11回 音響エコーキャンセラの原理 第12回 独立成分分析 第13回 短時間フーリエ変換とバイナリマスク 第14回 音響信号処理のまとめとレポート課題 第15回 学期末試験とその解説 Lesson planning #1 Speech and Fourier transform #2 Fourier transform and convolution #3 System and frequency response #4 IIR filter and pole/zero model #5 Linear prediction #6 Vocal tract area function #7 Fundamental frequency of speech #8 Wave equation and plane wave decomposition #9 Circular harmonic expansion #10 Spherical harmonic expansion #11 Adaptive Filter and echo canceller #12 Independent component analysis #13 Short time Fourier transform and binary mask #14 Audio signal processing and Final report #15 Test and explanation (b) 進め方 授業資料に沿って予習，復習を行うことによって音響信号処理，音声処理，物理音響の知識と技術の習得を行う。 ほぼ毎回，小テストとレポート課題を課すので，忘れずに提出すること。 また，第５回～第７回は高木先生に代わるので，高木先生の指示に従うこと。 |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
日本電信電話株式会社におけるハンズフリー端末のソフトウェア開発に携わった経験をもとに，適応フィルタ理論およびエコーキャンセラの実用化についての理解を促進する。 |
| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
授業時間外に予習・復習を行うこと． Students should do the exercises of the lecture materials. |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
(a) 評価方法： 評価は小テスト，レポート，学期末試験の点数により総合的に評価する。学期末試験の比重は８割以上である。 (b) 評価基準： 授業内容の各項目について、それぞれの基本事項を理解していることでもって合格の最低基準とする。波動方程式，空間フーリエ変換，波数，指向性，線形予測分析 (A) Evaluation method: Evaluate it based on the mini test and reports results. (B) Evaluation criteria: For each item of the class content, understand the basic matters of each item and make it the minimum standard for passing. |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
特に定めないが，事前にメールでアポを取り，居室にて対応。 If you have any questions, do not hesitate to contact me by e-mail. |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
予習と復習をすること。 Students should do the exercises of the lecture materials. |
| その他 /Others |
特になし |
| キーワード /Keywords |
波動方程式，空間フーリエ変換，波数，指向性，線形予測分析 Wave equation, spatial Fourier transform, wave number, directivity, linear predictive analysis |