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)。