徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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授業概要: 2009/音声•音楽情報処理

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EID
181471
EOID
446059
Map
[2008/音声•音楽情報処理/Sound information processing]
LastModified
2009年2月18日(水) 20:44:10
Operator
水本 匡昭
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
[教務委員会委員]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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種別 必須 工学部•夜間主 (授業概要)
入学年度 必須 西暦 2009年 (平成 21年)
名称 必須 (英) Sound information processing / (日) 音声•音楽情報処理 / (読) おんせいおんがくじょうほうしょり
形態 不用
  1. 講義
コース 必須
  1. 2009/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]
担当教員 必須
  1. 柘植 覚
    肩書 任意
単位 必須 2
目的 必須

(日) マルチメディア情報処理に必要不可欠な音信号を処理するための基礎知識およびプログラミング技術を習得する.

概要 必須

(日) まず,人間の聴覚および発声機構の仕組みを学ぶと共に,音信号を録音する手法を学ぶ.次に,音信号をデジタル信号に変換する方法,および,デジタル化された音信号をプログラムにより加工·編集する技術を学ぶ.さらに,雑音除去,臨場感のある音響効果,人に聞きやすい音作りを,プログラミングを通じ学ぶ.また,音声認識·音声合成·音楽検索等の音研究の最先端技術の紹介も行う.

キーワード 推奨
  1. (日) 音声
    データベース中に適合する可能性のある以下の情報を発見しました
    [キーワード] 音声 (voice)
    [キーワード] 音声学 (phonetics)
    [キーワード] 音声合成 (speech synthesis)
    [キーワード] 音声認識 (speech recognition)
  2. (日) 音楽
    データベース中に適合する可能性のある以下の情報を発見しました
    [キーワード] 音楽 (music)
    [キーワード] 音楽学 (musicology)
    [キーワード] 現代音楽 (modern music)
    [キーワード] ポピュラー音楽 (popular music)
  3. (日) オーディオ
    データベース中に適合する可能性のある以下の情報を発見しました
    [キーワード] オーディオ指紋 (audio fingerprint)
  4. (日) 音響信号処理
  5. 音声認識(speech recognition)
先行科目 推奨
  1. 電気回路1([2009/[徳島大学.工学部.電気電子工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2008/電気回路1])
    必要度 任意
  2. コンピュータ入門2([2009/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2008/コンピュータ入門2])
    必要度 任意
  3. 複素関数論([2009/[徳島大学.工学部.電気電子工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2009/複素関数論])
    必要度 任意
関連科目 推奨
  1. 信号処理工学([2009/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2008/信号処理工学])
    関連度 任意
  2. 計測工学([2009/[徳島大学.工学部.電気電子工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2008/計測工学])
    関連度 任意
要件 任意

(日) C言語で,ファイルの読み書きをプログラミングできること.

注意 任意
目標 必須
  1. (日) 音信号を周波数軸上で扱える

  2. (日) コンピュータで音声波形を加工編集できる

  3. (日) 人間の聴覚特性を理解する

計画 必須
  1. (日) 音の不思議

  2. (日) 音の物理と数学

  3. (日) 音声と聴覚

  4. (日) 音信号とフーリエ級数展開

  5. (日) フーリエ級数展開プログラミング

  6. (日) 録音機器

  7. (日) アナログフィルタ

  8. (日) アナログ·ディジタル変換

  9. (日) 微積分とアナログフィルタシュミレーション

  10. (日) ディジタルフィルタ

  11. (日) 音響分析

  12. (日) 音響分析プログラミング

  13. (日) 音声認識·音声合成技術

  14. (日) 雑音除去手法

  15. (日) 雑音除去プログラミング

  16. (日) 定期試験

評価 必須

(日) 定期試験(60%),レポート(40%)

対象学生 任意 開講コース学生のみ履修可能
教科書 必須
  1. (日) 「基礎音響·オーディオ学」(小泉宣夫)

参考資料 推奨
  1. (日) 電気回路,信号処理工学で利用した教科書も利用する.

URL 任意
連絡先 推奨
  1. 柘植 覚
    オフィスアワー 任意
科目コード 推奨
備考 任意

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