フリーソフトでつくる音声認識システム 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 : 荒木雅弘

• 森北出版 (2017年4月4日発売)

作品紹介・あらすじ

・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。

感想・レビュー・書評

[鈴華書記さんの感想 · 2023年7月8日]

前半はパターン認識について簡単なまとめ（パーセプトロンやSVMなど），後半でフリーソフトを用いた音声認識の演習を行う。

[checklibraryさんの感想 · 2017年11月1日]

【資料ID: 1117024418】　007.13-A 64
http://opac.lib.saga-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BB23444092

[asaijunkiさんの感想 · 2017年8月21日]

パーセプトロン等の数学的なイメージが分かりやすく説明されていて、学習理論をなんとなくしか理解していなかった私にとっては、理解が深まりました。
音声認識について、特徴抽出の方法等も具体的なので、ツールを使って試してみようと思います。

[fraserlibさんの感想 · 2017年4月26日]

請求記号　548.2/A 64

著者プロフィール

京都工芸繊維大准教授　博（工）

「2018年 『フリーソフトではじめる機械学習入門(第2版)』 で使われていた紹介文から引用しています。」