| 授業の目標と概要 |
UNIXプログラミング開発環境で提供されているツールを活用して，より良いプログラム
開発の基礎を身につける．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音声認識エンジンであるjuliusの、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
ズムについても理解を目指す．
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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UNIX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を使うので、emacsの利用については前もってEMACS TUTORIAL等を
使って学習しておくこと。
講義に加えて適宜実習を行う。
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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で6割，適宜提出を求められる課題の評定4割で成績をつける．
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)
合格点に満たない場合は再試を行う。再試受験に当たっては教員の指示に従うこと。
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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
参考書：リチャード ストールマン「GDBデッバギング入門」
教科書については操作例や問題が豊富に記載されている
ので自学自習に役立てること。
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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。居眠り等行儀の悪い参加者が
いると目立ちます。指導に従わない場合は、欠席になります。
自分の研究に役立てるためにも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.小さなOSSであるonekoのインストール(1回)
3.GDB+emacs環境でのonekoソース解析・演習(2回)
4.Juliusのインストールと動作の概要(1回)
5.GDBを利用したJuliusのソース解析1(2回)
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1.ガイダンス(プログラミング基礎力判定課題を実施)
2.OSSをコンパイルするconfigure,make等のツールを使える．
3.デバッガを利用し不具合箇所を判別をできる
4.大規模OSSのインストールと利用ができる。
5.大規模プログラムでGDBを活用してソースコード解析できる．
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| 前期中間試験 |
実施する
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6.特徴抽出(1回)
7.パターン認識システムの概要(1回)
8.音声認識に必要な統計の知識(1回)
9.音響モデル(1回)
10.doxygenによるドキュメント抽出(1回)
11.Juliusのソースファイル解析2(2回)
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6.音声の特徴について物理的に説明できる。
7.音声認識とパターン認識の関連を説明できる。
8.ベイズ判定法について説明できる。
9.音響モデルとして利用されるＨＭＭについて説明できる。
10.ドキュメント生成ツールの概念を知り使えるようになる。
11.動的・静的な方法を併用してソース解析をできる．
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| 前期期末試験 |
実施する
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