科目名	言語音声メディア工学特論
単位数	2.0
担当者	知能工学専攻　教授　竹澤　寿幸、准教授　目良　和也
履修時期	前期
履修対象	１、2年生
講義形態	講義
講義の目的	人間の日常的なコミュニケーションの大半で自然に使われている音声言語を取り上げ、音声認識技術を中心にその情報処理技術を学ぶ。さらに、統計的機械翻訳や音声対話システムなど関連する技術についても学ぶ。 This course covers spoken language processing focusing on speech recognition technologies, including statistical machine translation and spoken dialogue systems.
到達目標	音声言語の情報処理に関する理論と技術を理解する。 実際に統計的言語モデルやネットワーク文法を作成する知識と技術を身に付ける。
受講要件	音声認識システムを動かすためのパソコンとマイクを有していること。 自然言語処理の基礎知識を持っていることが望ましい。
履修取消の可否	可
履修取消不可の理由
事前・事後学修	事前・事後学修のためのプリントを配布する（課題を課す）。 関連するニュースを視聴したり，新聞記事等を読んだりする。
講義内容	１．　講義の概要、イントロダクション ２．　音声の基本的性質 ３．　音声認識の基礎 ４．　HMMを用いた音声認識 ５．　統計的言語モデル ６．　形態素解析 ７．　大語彙連続音声認識アルゴリズム ８．　音声言語データベース ９．　機械翻訳（１）統計的機械翻訳の基礎 １０．機械翻訳（２）句に基づく統計的機械翻訳モデル １１．音声対話処理技術 １２．音声からの感情認識と機械学習法 １３．音声からの感情認識（課題の説明） １４．課題の実行 １５．課題の報告
期末試験実施の有無	実施しない
評価方法・基準	演習課題により評価する。（100％） （１）音声認識の理論を理解していること （２）統計的言語モデルやネットワーク文法を作成する技術を習得していること 評点に対する評価は「履修案内」記載の通り。
教科書等	教科書：なし 参考書：情報処理学会編集「IT Text 音声認識システム改訂2版」（オーム社） 　　　　板橋秀一編著「音声工学」（森北出版） 　　　　Daniel Jurafsky & James H. Martin, Speech and Language Processing, Pearson 　　　　白井克彦編著「音声言語処理の潮流」（コロナ社） 　　　　荒木雅弘著「イラストで学ぶ音声認識」（講談社）
担当者プロフィール	＜学生の学習指導・支援体制について＞ 授業内容や宿題などに関する、学生の個別学習相談を随時受け付けています。 教員の所在は、学内サイネージ等に掲示されていますので、確認の上、研究室（情報科学部棟7階760室）を訪ねてみてください。
講義に関連する実務経験	代表教員（竹澤寿幸）は、1989年から2007年まで（株）国際電気通信基礎技術研究所（ATR）において、音声翻訳システムの研究開発に従事。
課題や試験に対するフィードバック	提出された演習課題は後日講評する。
アクティブ・ラーニング	プレゼンテーション
キーワード	音声認識、対話処理
備考	【教職】高専修（情報）