内容説明
信号の基礎理論とその具体的応用，および信号処理を応用したインタフェースについて丁寧に解説し，実践を通して基礎理論の理解が深まるよう構成した。最近の音声認識や機械学習，最先端のディープラーニングについても紹介。
目次
1. 音声音響インタフェースの実現のために
1.1 身の回りの音声音響インタフェース?
1.2 ツールを活用したインタフェース実践?
演習問題?
2. 音響インタフェース実現のための基礎知識
2.1 音の性質と周波数分析?
2.1.1 音波の伝搬とエネルギー?
2.1.2 音の振動と三角関数?
2.1.3 波の重ね合わせとフーリエ変換?
2.1.4 スペクトログラム?
2.1.5 サンプリング?
2.1.6 畳み込み演算と伝達関数?
2.1.7 音の複素数表現?
2.2 エコーキャンセラ?
2.2.1 エコーの発生とハウリング?
2.2.2 エコーサプレッサ?
2.2.3 エコーキャンセラの原理?
2.2.4 誤差最小化による解法?
2.2.5 LMSアルゴリズム?
2.2.6 非線形エコーキャンセラ?
2.2.7 ダブルトーク検出?
2.2.8 エコーキャンセラの実装?
2.3 マイクロホンアレイ?
2.3.1 複数のマイクで取り込んだ音の性質?
2.3.2 適応ノイズキャンセラ?
2.3.3 遅延和ビームフォーマ?
2.3.4 死角形成型ビームフォーマ?
2.3.5 適応ビームフォーマ?
2.3.6 音源方向推定?
2.3.7 非同期マイクロホンアレイ?
2.4 ブラインド信号分離?
2.4.1 周波数領域でのバイナリマスキング?
2.4.2 独立成分分析?
2.4.3 非負値行列因子分解?
2.5 単一マイク信号からの雑音抑圧?
2.5.1 スペクトルサブトラクション?
2.5.2 統計的雑音抑圧?
2.6 音場制御?
2.6.1 インパルス応答と伝達関数の測定?
2.6.2 ステレオ再生とサラウンド?
2.6.3 バイノーラル録音?
2.6.4 頭部伝達関数?
2.6.5 アクティブノイズコントロール?
2.6.6 スピーカアレイ?
2.6.7 パラメトリックスピーカ?
演習問題?
3. MATLAB/Scilabによる音声音響信号処理の実践
3.1 音声音響信号の入出力と描画?
3.1.1 本章におけるきまり?
3.1.2 ディジタル音信号の作成と出力?
3.1.3 音の入力?
3.1.4 ファイルへの保存と読み込み?
3.1.5 波形とスペクトルの描画?
3.2 ディジタルフィルタ?
3.2.1 通過帯域によるフィルタの分類?
3.2.2 時間領域と周波数領域?
3.2.3 フィルタ演算?
3.2.4 FIRフィルタとIIRフィルタ?
3.2.5 フィルタの周波数特性?
3.2.6 極と零点?
3.2.7 IIRディジタルフィルタ?
3.2.8 収束する場合?
3.2.9 IIRフィルタ出力が発散する場合?
3.2.10 安定性?
3.2.11 極が負の実数で重根の場合の伝達関数?
3.2.12 極が複素数の場合?
3.2.13 Q値が高いフィルタ?
3.2.14 バターワースフィルタとチェビシェフフィルタ?
3.3 効果音の生成?
3.3.1 音の加工?
3.3.2 ビブラート?
3.3.3 倍音成分を含むビブラート?
3.3.4 リバーブとエコー?
3.4 スペクトル分析?
3.4.1 スペクトログラム?
3.4.2 窓関数?
3.4.3 プリエンファシス?
3.4.4 マトリックスの色表示?
3.5 音声音響特有の信号処理?
3.5.1 線形予測分析?
3.5.2 ボコーダ?
3.6 音声認識と音声合成のための基本演算?
3.6.1 ケプストラム?
3.6.2 ケプストラムによるピッチ抽出?
3.6.3 変形相関関数によるピッチ抽出?
3.6.4 音声認識における音響処理の基本?
3.6.5 ユークリッド距離?
3.6.6 cos類似度?
3.7 楽器音の合成?
3.7.1 合成方式?
3.7.2 VCO?
3.7.3 VCA?
3.7.4 ADSR?
3.7.5 VCF?
3.7.6 RG?
3.7.7 LFO?
3.7.8 シンセサイザのプログラム?
演習問題?
4. ツールキットを活用した音声音響信号処理と機械学習の実践
4.1 音響データ収集?
4.1.1 音のデータを集める?
4.1.2 声のバリエーション?
4.1.3 音のデータを作る?
4.1.4 公開データを活用する?
4.1.5 A-D変換とファイルフォーマット?
4.1.6 学習データと評価データ?
4.2 音響分析と特徴抽出?
4.2.1 音響分析?
4.2.2 スペクトル分析?
4.2.3 MFCC?
4.2.4 韻律特徴量?
4.2.5 OpenSMILE?
4.3 音声認識?
4.3.1 音声認識システムの構成?
4.3.2 音声認識のツール?
4.4 機械学習?
4.4.1 多変量解析による自動分類?
4.4.2 多クラス分類問題?
4.4.3 決定木による分類?
4.4.4 サポートベクターマシン?
4.4.5 WEKA?
4.4.6 ディープラーニング?
演習問題?
引用・参考文献?
演習問題解答?
索引?
