Pythonで学ぶ音源分離(機械学習実践シリーズ) [単行本]

Pythonで学ぶ音源分離(機械学習実践シリーズ) の 商品概要

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　音源分離とは？
  第２章　音声処理の基礎
  第３章　音源分離で用いる数学的知識の基礎（線形代数、ベクトル・行列の微分）
  第４章　「最適化」に関する技法を理解する
  第５章　シミュレータで音を作ってみる
  第６章　古典的な音源分離方法―ビームフォーミング
  第７章　音源方向推定に基づく音源分離
  第８章　現代的な統計的モデルに基づく音源分離法
  第９章　響きのある音を響きのない音に変える残響除去法
  第１０章　音源分離と残響除去を統合的に実行する
  第１１章　音源分離関連のライブラリ紹介・その他のトピック・参考文献

• 内容紹介

  近年、AIスピーカをはじめとした音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは1人の声を聞き取ることを想定しており、それ以外の音があると聞きたい声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはさまざまな音が混ざった中から欲しい音だけを抽出する技術です。音源分離の基礎からPythonを用いた実装までを詳しく解説しています。本書は中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、それを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」です。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  戸上 真人(トガミ マサヒト)
  ２０１７年１月～２０１８年５月、スタンフォード大学のＳｔａｎｆｏｒｄ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ（ＳＤＳＩ）　Ｖｉｓｉｔｉｎｇ　Ｓｃｈｏｌａｒ。２０１８年６月にＬＩＮＥ株式会社入社。現在、同社のＡＩ研究組織であるＤａｔａ　ＬａｂｓのＳｐｅｅｃｈ　ＴｅａｍのＭａｎａｇｅｒ兼Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒ。（一社）人工知能学会理事。１６年以上に渡り、音声処理の研究開発に従事。東京大学工学系研究科より２０１１年に博士（工学）授与。登録特許２０件以上、査読あり国際会議での採択論文数６０件以上。ＩＥＥＥ　Ｓｅｎｉｏｒ　Ｍｅｍｂｅｒ

Pythonで学ぶ音源分離(機械学習実践シリーズ) の商品スペック