Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
音声認識と音声合成の超入門
Search
Akira Tamamori
June 16, 2023
Technology
0
460
音声認識と音声合成の超入門
音響学入門ペディアを参考に
Akira Tamamori
June 16, 2023
Tweet
Share
More Decks by Akira Tamamori
See All by Akira Tamamori
音声情報処理に便利な (Python) パッケージやソフトウェア
tam17aki
3
890
Tokyo BISH Bash #02 音声情報処理と音声変換技術入門
tam17aki
2
2.2k
[ICASSP2020音響音声読み会] State-Space Gaussian Process for Drift Estimation in Stochastic Differential Equations
tam17aki
0
560
Other Decks in Technology
See All in Technology
S3 Tables を図解でやさしくおさらい~基本から QuickSight 連携まで/s3-tables-illustrated-basics-quicksight
emiki
1
330
Slackひと声でブログ校正!Claudeレビュー自動化編
yusukeshimizu
3
180
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.2k
AIの電力問題を概観する
rmaruy
1
210
継続戦闘能⼒
sansantech
PRO
0
220
プロジェクトマネジメント実践論|現役エンジニアが語る!~チームでモノづくりをする時のコツとは?~
mixi_engineers
PRO
3
180
ソフトウェアテストのAI活用_ver1.10
fumisuke
0
240
MCP Clientを活用するための設計と実装上の工夫
yudai00
1
800
カンファレンスのつくりかた / The Conference Code: What Makes It All Work
tomzoh
8
930
プラットフォームとしての Datadog / Datadog as Platforms
aoto
PRO
1
340
mnt_data_とは?ChatGPTコード実行環境を深堀りしてみた
icck
0
210
AIとSREの未来 / AI and SRE
ymotongpoo
2
1.2k
Featured
See All Featured
The Cult of Friendly URLs
andyhume
78
6.4k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
349
20k
Building Applications with DynamoDB
mza
95
6.4k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.5k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
14
1.5k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
35
2.7k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
42
2.3k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
269
20k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
134
9.3k
Transcript
音声認識
音声認識 「コンピュータが、自身の脳の中にある音の知識と 言語の知識を駆使して、音声を自動でテキスト化する技術」 てんきははれ 天気は晴れ てんきわはれ 点 際 晴れ てんきはれい
天気は例 「天気は晴れ」 コンピュータくん
音声認識 「コンピュータが、自身の脳の中にある音の知識と 言語の知識を駆使して、音声を自動でテキスト化する技術」 • 音の知識のイメージ ◦ 「あ」の音はこんな波形、「サッカー」という音はこんな波形、、、 ◦ 人間は「あ」という音を聞いたら、「これは”あ”という音だな」と分かる ⇒人間は「あ」という音がどんな波形であるかの知識を持っている
音声認識 「コンピュータが、自身の脳の中にある音の知識と 言語の知識を駆使して、音声を自動でテキスト化する技術」 • 言語の知識のイメージ ◦ 文字や単語の並びが自然かどうかを判断する知識 「彼は晩ごはんに焼き肉を食べました」 ⇐自然 「彼は晩ごはんにサッカーを食べました」 ⇐不自然 →焼き肉が食べ物でサッカーが食べ物ではない、という知識を人間が持っているか
らこそ、自然かどうかを判断できる
音声合成
音声合成 「コンピュータが、自身の脳の中にある音の知識と 言語の知識を駆使して、テキストから音声を合成する技術」 動詞、名詞、形 容詞… コンピュータくん 「天気は晴れ」 てんきははれ ten-ki-wa-hare アクセント、
イントネーション
超簡易版 音声合成の歴史 • ルールベース(職人芸):フォルマント合成(1990年以前) ◦ 手動ルールによる各音素(/a/や/k/など)の素片を構築 ◦ e.g., AquesTalk(いわゆる「ゆっくりボイス」) • コーパスベース:波形接続型音声合成(1990年〜)
◦ 音声データベースから音声素片を接続し合成 ◦ e.g., ボーカロイド • コーパスベース:統計的パラメトリック音声合成(1995年〜) ◦ 音声データベースから統計的に音声を予測し合成 ◦ 隠れマルコフモデル/深層学習による音声合成 ◦ e.g. CeVIO 参考 https://www.sp.nitech.ac.jp/~tokuda/tokuda_ongaku2013.pdf
統計的音声合成の概要 出典『音響学入門ペディア』(コロナ社)