音声認識・合成
２０２１年４月開講予定
ディープラーニングの普及で劇的に進化した音声認識。基本的な理論からPyTorchのディープラーニングを使用したテキストトゥースピーチ&音声合成システムまでを解説
実現できる事（最終課題）
・音声認識プログラム＆テキストトゥースピーチプログラムの実装
最終課題として制作・提出
学習の流れ
１・音声認識の概要：パターン認識
２・ニューラルネットワークと評価・誤差関数
３・音声認識モデルの作成
４・テキストトゥースピーチ音声合成プログラム実践
受講形態
オンライン動画講義配信 （全国から好きな時間に２４時間受講していただけます）
受講期間と講義数
未定
配信スケジュール
毎週水曜日に１〜２講義ずつ配信
講義開始
毎月第１水曜
必要機材
PC
講義受講はスマホ・タブレットでも可能ですがプログラミングはPCで行います。
授業料
動画視聴のみ
未定
マンツーマン動画サポート
未定
マンツーマン動画サポートについて
マンツーマン動画サポート付きで入学の生徒様は講義については、各生徒様専用のご質問フォームから質問可能で、回答には専用に作成された動画で回答のサポートを受ける事ができます。
また、課題提出とフィードバックについても必要に応じ同様のサポートを受ける事が可能です。
マンツーマン動画サポート詳細はこちら
※価格は税抜き
講義
配信内容
総講義数：３０回
総合計講義時間：約３０時間
受講期間：６ヶ月（動画講義視聴は１２ヶ月間可能です）
配信スケジュール：週１〜２本
支払い方法：クレジットカードまたは銀行振込
分割払い：クレジットカード（３、６、１２回まで）
配信スケジュール
２０２１年４月開講予定
講義資料
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
サンプルコードや機械学習＆データサイエンス用の音楽データなども含む
ほぼ全てのコード（重要でないものを除き）CANPLAY独自開発のプログラム含むサンプルコードが付属します。
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
Mac、Windows、Ubuntu問いません。
CPUはi5以上、メモリー４GB以上。
OSはMACは10.15以上
Windowsは10。
Ubuntuは１６か１８で検証済み。（UbuntuはMacとほぼ同操作。ただし解説はしません）
ハードディスクは10GB、できれば20GBの空きを確保してください。
お
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２０２０年４月開講予定。
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