Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
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
480
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
930
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
570
Other Decks in Technology
See All in Technology
Oracle Database@Google Cloud:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
0
640
私のRails開発環境
yahonda
0
180
モバイルゲーム開発におけるエージェント技術活用への試行錯誤 ~開発効率化へのアプローチの紹介と未来に向けた展望~
qualiarts
0
280
mablでリグレッションテストをデイリー実行するまで #mablExperience
bengo4com
0
470
私も懇親会は苦手でした ~苦手だからこそ懇親会を楽しむ方法~ / 20251127 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
4
550
バグハンター視点によるサプライチェーンの脆弱性
scgajge12
2
440
Ryzen NPUにおけるAI Engineプログラミング
anjn
0
210
pmconf2025 - 他社事例を"自社仕様化"する技術_iRAFT法
daichi_yamashita
0
490
名刺メーカーDevグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
980
ML PM Talk #1 - ML PMの分類に関する考察
lycorptech_jp
PRO
1
480
pmconf2025 - データを活用し「価値」へ繋げる
glorypulse
0
440
Capture Checking / Separation Checking 入門
tanishiking
0
110
Featured
See All Featured
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
9
1k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
KATA
mclloyd
PRO
32
15k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.7k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.1k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
380
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
36
6.2k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.1k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.1k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
22k
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)