| 授業の目標と概要 |
複雑で大規模なソフトウェアの例としてオープンソースで開発が進められて
いる高性能な音声認識システムであるjuliusを教材に、ソースに触れてオープンソース
ソフトウェアを解析する手段について体験を通して学ぶ。音声認識のアルゴリズムにつ
いても付帯的理解できる。
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履修上の注意
(準備する用具・
前提とする知識等)
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C言語のプログラミングとLinuxのコマンドには詳しい知識が要求される。またエディタ
としてはemacsを使わざるを得ないので、emacsの利用について
慣れていない場合は受講できない。
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| 到達目標 |
OSSのソースを読むために利用できるツールの働きと知り利用できる。
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| 成績評価方法 |
2回の定期試験の平均点による。
合否判定：上記点数が60点以上であること
最終評価：合否判定点±その他の評価点(10点以内)
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| テキスト・参考書 |
教科書：荒木雅弘「音声認識システム」森北出版
参考書：鹿野他「音声認識システム」オーム社
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| メッセージ |
講義の中で、実際にコンピュータの操作が必要になります。
専攻科は少人数授業が特徴です。行儀の悪い参加者がい
ると目立ってしまいます。指導に従わない場合は、当然、欠
席扱いになりますので注意してください。
実際に自分の研究などに役立てるためにも自分で手を動かし
て習熟してください。
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| 授業の内容 |
授業項目 | 授業項目ごとの達成目標 |
1.ガイダンス(1回)
2..Juliusの概要(1回)
3..特徴抽出(1回)
4.パターン認識システムの概要(1回)
5.音声認識に必要な統計の知識(1回)
6.連続音声認識システムの構成(1回)
7.音響モデル(1回)
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1.ガイダンス
2..連続音声認識システムの構成の概要を説明できる。
3...音声の特徴について物理的に説明できる。
4.音声認識とパターン認識の関連を説明できる。
5.ベイズ判定法について説明できる。
6.連続音声認識システムの構成要素を説明できる。
7.音響モデルとして利用されるＨＭＭについて説明できる。
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| 前期中間試験 |
実施する
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8..Juliusのソースファイル構成(1回)
9..Juliusの構築、音声認識実験(2回)
10.音響モデル構築実験(２回)
11..doxygenによるドキュメント抽出(1回)
12..デバッガによるソース解析(1回)
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8..ソースファイルの構成の概要を説明できる。
9.. 大規模なソースをコンパイルして構築する方法を説明でる。
10,音響モデルの構築法を説明できる。
11..ドキュメント生成ツールの概念をしり使えるようになる。
12..デバッガの概念と使用方法を知り、プログラム解析に使える。
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| 前期期末試験 |
実施する
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