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hil.t.u-tokyo.ac.jp/~kameoka
音声音響信号処理 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科 日本電信電話株式会社 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 第5回 (時間周波数解析) 講義内容(キーワード) 信号処理、符号化、標準化の実用システム例の紹介 情報通信の基本(誤り検出、訂正符号、変調、IP) 符号化技術の基本(量子化、予測、変換、圧縮) 音声分析・合成・認識・強調、音楽信号処理 統計的信号処理の基礎(スペクトル、ガウス過程、最尤推定) ガウス性確率変数の基本性質 時間周波数分析(短時間フーリエ変換、ウェーブレット変換) ウィナーフィルタとカルマンフィルタ 音声生成過程のモデル(ソースフィルタ理論と藤崎モデル) 自己回帰モデルと線形予測分析 独立成分分析によるブラインド音源分離 非負値行列因子分解によるスペクトログラムの分解表現 スペクトル間擬距離 最適化アルゴリズム(EMアルゴリズ
本講義では,信号処理・符号化理論・情報理論・統計的手法が音声・音響研究でどのように用いられ,どう役に立つのかを,実際の研究例を交えながら概説する。具体的には以下のトピックを扱う。 信号処理,符号化,標準化の実用システム例の紹介 情報通信の基本(誤り検出,訂正符号,変調,IP) 符号化技術の基本(量子化,予測,変換,圧縮) 音声分析・合成・認識・強調,音楽信号処理 統計的信号処理の基礎(スペクトル,Gauss過程,最尤推定) Gauss性確率変数の基本性質 時間周波数分析(短時間Fourier変換,ウェーブレット変換) WienerフィルタとKalmanフィルタ 音声生成過程のモデル(ソースフィルタ理論と藤崎モデル) 自己回帰モデルと線形予測分析 独立成分分析によるブラインド音源分離 非負値行列因子分解によるスペクトログラムの分解表現 スペクトル間擬距離 最適化アルゴリズム(EMアルゴリズム
亀岡弘和 (kameoka[at]hil.t.u-tokyo.ac.jp) 〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 東京大学大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻 客員連携講座 亀岡研究室 TEL: 03-5841-6901
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