音声認識
講義概要
音声認識を音響数学理論から応用まで徹底解説。Juliusでの実践や機械学習を使用したテキストトゥースピーチ&音声合成での対話システムまでを学ぶ
実現できる事
・Pythonの音声認識ライブラリJuliusを使用した音声認識とテキストトゥースピーチプログラムの実装と実践
講義内容
（最新のトレンドおよび進展具合に応じ常にアップデートされます）
1・音声認識の概要
数学から各アルゴリズム、モデル、ニューラルネットワークまでの解説
２・Juliusを使用した音声認識プログラムの実装と実践
Pythonの音声認識ライブラリJuliusを使用し音声認識プログラムとテキストトゥースピーチプログラムの実装と実践
全３０回（予定）の講義各回の概要
（アップデートに伴い内容、講義順番に変更の場合があります）
１講義約６０分 合計約１８００分
第１回：音声認識の解説
第２回：音声認識の解説
第３回：音声認識の解説
第４回：音声認識の解説
第５回：音声認識の解説
第６回：音声認識の解説
第７回：音声認識の解説
第８回：音声認識の解説
第９回：音声認識の解説
第１０回：音声認識の解説
第１１回：音声認識の解説
第１２回：音声認識の解説
第１３回：音声認識の解説
第１４回：音声認識の解説
第１５回：音声認識の解説
第１６回：音声認識の解説
第１７回：音声認識の解説
第１８回：音声認識の解説
第１９回：音声認識の解説
第２０回：音声認識の解説
第２１回：音声認識の解説
第２２回：音声認識の解説
第２３回：音声認識の解説
第２４回：音声認識の解説
第２５回：音声認識の解説
第２６回：音声認識の解説
第２７回：音声認識の解説
第２８回：音声認識の解説
第２９回：音声認識の解説
第３０回：音声認識の解説
その他講義特徴
・講義資料はcanplayが独自に作成したオリジナルをPDFで毎回配布
・サンプルコードや学習用の音楽データもあり
前提知識
初心者向けの解説は行いません。
基本的なPythonプログラミングが行える事と高校レベルの数学の知識があると良いです。
Pythonは高度なレベルは必要ありませんが、環境構築や講義外の言語解説（関数やクラスなど）は行わないのでご自身で理解している必要があります。
数学は理解している方には少し冗長となりますが、中級レベルからスタートできる様に丁寧な解説を行っています。
例：三角関数、フーリエ解析・変換、微分積分を一から解説行うなど
必要機材
PCのみで大丈夫です。
OSはMac, Windows、Ubuntu問いませんが講義ではMac、Windows併用です。
受講プラン
音声認識
講師紹介
斎藤喜寛Yoshihiro Saito
１２歳でギターを始める〜武蔵野音楽院でジャズ〜バークリー音大メソッド〜アルゴリズム作曲〜AI作曲。
1980年代後期より作曲の仕事を開始、大手レコード会社での音楽制作を経て2013年EXDREAM株式会社設立。2016年ビジネスブレークスルー大学の卒業論文最優秀賞を受賞。2017年日本初の音楽と音のAIアカデミーcanplayをローンチ。
２０１９年パナソニックAIソリューションセンターの環境実験音楽の制作。
２０１９年１０月KIOXIA（旧東芝メモリー）のCM曲のAI作曲とプログラミングを担当。
２０２０年３月大前研一氏創設のアタッカーズビジネススクールにてAIクリエイティブ実践講座を担当
オーム社より音楽TECH本の出版（２０２０年末予定）。