2024年度学院等開講科目情報理工学院数理・計算科学系知能情報コース

マルチメディア情報処理論

開講元: 知能情報コース
担当教員: 篠田浩一 / 下坂正倫
授業形態: 講義 (ハイフレックス型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 月7-8 (M-157(H1102)) / 木7-8 (M-157(H1102))
クラス: -
科目コード: ART.T547
単位数: 200
開講時期: 2024年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年3月14日
使用言語: 英語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

マルチメディアは，音響、音声，画像，映像，テキスト，種々のセンサの出力など、様々な種類のメディアの信号をデジタル化した情報である。本講義では、音声の信号処理技術とそれを用いた意味解析技術、特に機械学習を用いたパターン認識・情報検索技術を学ぶ。さらに、Internet of Things (IoT)のための、モバイルセンサの出力を対象とした信号処理技術・意味解析技術を学ぶ。マルチメディアの取り扱い方、複合的なものの見方を身につける手助けをする。

到達目標

マルチメディア情報の取り扱い方について説明でき，マルチメディアを用いたシステムの設計ができる。

キーワード

音声分析、音声認識、音声合成、話者認識、モバイルセンサ、行動理解

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

各講義の前半で，原理や仕組みを解説し，後半では，応用例を示す。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	音声認識とは	講義で指定する。
第2回	音声分析	講義で指定する。
第3回	DPマッチング	講義で指定する。
第4回	隠れマルコフモデル	講義で指定する。
第5回	言語モデル	講義で指定する。
第6回	音声認識システム	講義で指定する。
第7回	深層学習を用いた音声認識	講義で指定する。
第8回	耐雑音音声認識	講義で指定する。
第9回	話者認識	講義で指定する。
第10回	モバイルセンシング	講義で指定する。
第11回	GPS測位データ解析	講義で指定する。
第12回	無線屋内測位	講義で指定する。
第13回	モバイルセンシング設計	講義で指定する。
第14回	モバイルセンシング応用	講義で指定する。

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし

参考書、講義資料等

特になし

成績評価の方法及び基準

３通のレポート（90%, @30%)と演習(10%)により評価する。

履修の条件・注意事項

学部レベルの計算機科学の知識があること。

その他

特になし．