フリーソフトでつくる音声認識システム(第2版) - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで

著者名：荒木雅弘

森北出版（2017/04発売）

• ISBN：9784627847125

内容説明

・機械学習のしくみを知りたいけど、数学は苦手…
・専門書を読みたいけど、数式ばかりで挫折した…
という人を「機械学習の世界」に導く，おすすめの1冊！

前半部では、機械学習・パターン認識の基礎を学びます。機械学習の理論を学習しようとすると、高度な数学の知識が必要と思われがちですが、本書は「パターン認識ってなに？」といった初歩の初歩からかみくだいて解説しています。もちろん初歩だけでなく、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンなどの重要トピックの理論的な側面まで、Scilab、Wekaを使ったパターン認識の演習を行いながら学ぶことができます。

後半部では、HTK、Julius、MMDなどのフリーソフトを使いながら音声認識システムをつくっていきます。音声やテキストに対してパターン認識を適用する際は、隠れマルコフモデル・N-gramなどの言語モデルに関する難解な知識が必要になりますが、手を動かすと同時に理論面も学習することによって、音声認識にとどまらない「実際の認識に使える」知識が身につきます。

「学びはじめの1冊に最適」と評判の機械学習の定番入門書が、リカレントニューラルネットワーク・畳込みニューラルネットワークなど近年の技術動向を反映した解説を加えて第2版となりました。

目次

第1部 パターン認識の基礎
　第1章 パターン認識って何？
　第2章 データをきちんと取り込もう
　第3章 パターンの特徴を調べよう
　第4章 パターンを識別しよう
　第5章 誤差をできるだけ少なくしよう
　第6章 限界は破れるか(1) ―サポートベクトルマシン
　第7章 限界は破れるか(2) ―ニューラルネットワーク
　第8章 未知データを推定しよう ―統計的方法
　第9章 本当にすごいシステムができたの？

第2部 実践編
　第10章 声をモデル化してみよう ―音響モデルの作り方・使い方・鍛え方
　第11章 HTKを使って単語を認識してみよう
　第12章 文法規則を書いてみよう
　第13章 統計的言語モデルを作ろう
　第14章 連続音声認識に挑戦しよう
　第15章 会話のできるコンピュータを目指して

付録A 数学的な補足
付録B Scilab演習
付録C Wekaにおけるディープニューラルネットワークによる識別
付録D 読書ガイド

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Ken imoto]

音声認識の基本とロジック的に理解するには良い本だと思いました(*≧m≦*) まだ自分がオリジナルの音声認識を作ってないので、知識として理解するまでに至りましたが、実際に音声認識エンジンを作る際には再度取り出して、読み込もうと思います

2020/01/06

[T2T3]

機械学習に関する非常に優れた入門書。後半のフリーソフトを使う部分はやった方がいいけれど、そこまでやる余裕がない人は前半だけでも読むべき（後半にしか書かれていない大事な点もあるんだけど、そこには目を瞑っておく）。読めば機械学習についてどんなことをやっているかのイメージが掴めるようになる。ただあくまで入門書なので読み終わったらもっと深く描かれてる本に行きましょう。

2017/06/28

[Predora]

前半半分はパターン認識の理論、後半半分でフリーソフトを使った例題+理論。フリーソフトを使って実際に動かすというよりは、理論をしっかりと理解させることに重点が置かれている。理論は音声認識に必要な部分が出来る限り網羅されていて、読み途中で分からなくならないように考慮されている。とは言っても高校数学が苦手だと厳しいかも。いま話題のディープラーニングについては少し載っている程度。一冊で音声認識の理論が網羅されていてフリーソフトを使用した実例もあって良い本だと思う。

2017/05/29