音声音響信号処理特論｜シラバス情報

授業コード

220574

オムニバス

科目名

音声音響信号処理特論

科目名（英語）

Advanced Speech and Audio Signal Processing

配当学年

1年

単位数

2単位

年度学期

2025年度秋学期

曜日時限

火曜1限

対象学科

博前_電子

コース

科目区分

大学院科目

必選の別

選択科目

担当者

大田　健紘

教室

実務家教員担当授業

授業の目的と進め方

信号処理は、音声、音響、画像、電波などのデータを加工するための技術であり、現代の社会を支える必須の技術である。
本講義では、音声や音楽といった音を中心としてディジタル信号処理による解析や加工について学ぶことを目的とする。さらには、深層学習による発展的な技術についても学ぶ。授業は講義および輪講形式で行い、適宜、ディスカッションや演習を取り入れる。　

達成目標１

音声音響信号処理の基本理論を理解し、数式や実装を通じて具体的に説明ができる。（２０％）

達成目標２

時間領域および周波数領域での信号解析手法を説明できる。（２０％）

達成目標３

フィルタ設計や特徴抽出を適用し、音声・音響データを解析できる。（２０％）

達成目標４

線形予測分析及びケプストラム分析について説明できる。（２０％）

達成目標５

機械学習を用いた音声音響信号処理について説明できる。（２０％）

達成目標６

達成目標７

アクティブラーニング

ディスカッション

○

ディベート

グループワーク

プレゼンテーション

○

実習

○

フィールドワーク

その他課題解決型学習

授業計画

授業時間外課題（予習および復習を含む）

第１回

音声音響信号処理の概要

【予習】音声音響信号処理が用いられている身近な機器や技術について調べておく。（１時間）
【復習】音声音響信号処理に必要とされる基礎知識について書籍などを参考に復習しておく。（２時間）

第２回

AD変換

【予習】アナログ・ディジタル信号の違いについて調べておく。（１時間）
【復習】サンプリング定理の必要性について復習しておく。（２時間）

第３回

離散フーリエ変換と窓関数

【予習】窓関数の種類や役割について調べておく。（１時間）
【復習】窓関数の違いによる周波数スペクトルの違いについて復習しておく。（２時間）

第４回

短時間フーリエ変換とスペクトログラム

【予習】短時間フーリエ変換について調べておく。（１時間）
【復習】短時間フーリエ変換とスペクトログラムの関係について復習しておく。（２時間）

第５回

ソース・フィルタモデル

【予習】音声の発声原理について調べておく。（１時間）
【復習】ソース・フィルタモデルによる発声のモデル化方法について復習しておく。（２時間）

第６回

線形予測分析

【予習】線形予測分析について調べておく。（１時間）
【復習】線形予測分析によりソース（音源）と声道フィルタが得られる原理について復習しておく。（２時間）

第７回

ケプストラム分析

【予習】ケプストラムについて調べておく。（１時間）
【復習】ケプストラム分析によりスペクトル包絡と微細構造が得られる原理について復習しておく。（２時間）

第８回

周波数領域における雑音除去

【予習】音声からの雑音除去法について調べておく。（１時間）
【復習】周波数領域での雑音除去の原理および利点について復習しておく。（２時間）

第９回

様々な音響パラメータの抽出

【予習】どのような音響パラメータがあるか調べておく。（１時間）
【復習】それぞれの音響パラメータが音のどのような特徴をあらわしているかについて復習しておく。（２時間）

第10回

音の加工（エコーなど）

【予習】音の加工にはどのようなものがあるか具体例について調べておく。（１時間）
【復習】音の加工についてプログラミング言語を用いて実践してみる。（２時間）

第11回

深層学習の基礎

【予習】ニューラルネットワークの基本構造について調べておく。（１時間）
【復習】ニューラルネットワークの学習の仕組みについて復習しておく。（２時間）

第12回

音声音響信号処理に用いられる深層学習の紹介

【予習】深層ニューラルネットワークについて調べておく。（１時間）
【復習】音声音響信号処理に用いられる深層ニューラルネットワークについて復習しておく。（２時間）

第13回

音声音響信号処理に用いられる深層学習（文献調査）

【予習】深層学習を用いた音声音響信号処理について文献を調べておく。（１時間）
【復習】その一編について内容を理解しておく。（２時間）

第14回

音声音響信号処理に用いられる深層学習（文献紹介）

調査した文献について内容を紹介できるように資料を作成する。（３時間）

課題等に対するフィードバック

課題に対して、授業内で解説するなどにより適宜フィードバックをします。　フィードバックを参考に必ず復習してください。

評価方法と基準

課題(100%)に基づき100点満点で評価する。なお、60点以上をC評価とする。

テキスト

特に指定しない。必要に応じて、適宜、配布資料を使う。　

参考図書

・田中聡久、川村新、『音声音響信号処理の基礎と実践- フィルタ，ノイズ除去，音響エフェクトの原理 -』　コロナ社【ISBN：978-4-339-01402-0】
・大田健紘、『物理と心理から見る音楽の音響』コロナ社【978-4-339-01166-1】

科目の位置づけ（学習・教育目標との対応）

本講義は、マルチメディア分野の主要技術である音声処理技術や音響解析技術について、その基本技術を理解するとともに、新たな課題に対して適用・応用する際の基礎技能を身につけることを目標とする。

履修登録前の準備

学部科目の「信号処理」を受講済みであることが望ましい。
ベクトル・行列の演算や微分・積分、確率・統計など、基礎的な数学の知識が必要となるため復習しておくこと。　　