音声認識と音声処理（301～330）– 音声データの処理と音声認識の基本を学びます。 –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声認識技術の一つであるWav2Vecについて解説しました。Wav2Vecは、自己教師あり学習を用いて音声データから特徴を学習する技術で、音声認識において非常に高い精度を実現するモデルでした。 今回は、...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声認識モデルの一つであるDeepSpeechについて解説しました。DeepSpeechは、ディープラーニングとCTC（Connectionist Temporal Classification）を組み合わせて、エンド・ツー・エンドで音声データをテ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Connectionist Temporal Classification（CTC）について解説しました。CTCは、音声認識において入力シーケンスと出力ラベルの長さが異なる問題を解決するための手法でした。これにより、ディープラーニ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声認識の古典的なモデルであるHidden Markov Model（HMM）について解説しました。HMMは、音声信号を音素に分解し、それを基に音声を認識する手法でしたが、音声データの複雑な構造や長期的な依存関係...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声認識技術の基本について解説し、音声をテキストに変換するプロセスやPythonでの実装方法を学びました。音声認識は、前処理から音響モデル、言語モデルまで、複数の技術が連携して動作するシステムで...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声データの前処理について、正規化やフィルタリング、サンプリングレートの変更などの基本的な手法を解説しました。前処理は、音声認識の精度を高めるために欠かせない重要なステップでしたね。 今回...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ノイズ除去について解説し、音声データからノイズを取り除く手法や、その実装方法を学びました。ノイズ除去は音声データの品質向上に欠かせない重要なステップでしたね。 今回は、音声データの前処理に...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、メル周波数ケプストラム係数（MFCC）について学びました。MFCCは、音声データの特徴を抽出し、音声認識や音響分析に役立てるための重要なツールでしたね。 今回は、音声データの品質を向上させるための...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声データのスペクトログラムについて解説し、音声信号を周波数成分に分解して時間軸に沿って表示する方法を学びました。スペクトログラムは、音声の周波数特性を視覚的に把握するための重要なツールで...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、波形データの可視化について解説し、音声信号を時間軸に沿って振幅の変化として表示する方法を学びました。波形を視覚的に確認することで、音の強弱や特定の音声イベントを把握する手段を理解しましたね...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Pythonの音声処理ライブラリであるLibROSAを使って、音声データの基本操作について学びました。LibROSAを利用することで、音声ファイルの読み込み、再生、特徴量抽出が簡単に行えることが分かりましたね...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声データの基本について、サンプリングレートやビット深度といったデジタル音声の基礎知識を解説しました。これらの基礎を理解することで、音声データの取り扱いや品質管理の基本がつかめましたね。 ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声処理とはというテーマで、音声データのデジタル化や音声認識、音声合成の基本技術について解説しました。音声処理がどのような技術で成り立っているのか、具体的な手法について学びましたね。 今回...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、第10章のまとめと理解度チェックを行い、これまで学んだ内容を振り返り理解を深めました。今回から第11章に入り、音声認識と音声処理について学びます。この章では、音声データの基本や処理方法、音声認...