High Fidelity Video Prediction with Large Stochastic Recurrent Neural Networks 2019 Visual Foresight: Model-Based Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic Control 2018
・言語処理学会年次大会 発表論文集 (2005～2020) ・情報処理学会全国大会 講演論文集 (2007～2010) ・人工知能学会全国大会 論文集 (2005～2008) ・電子情報通信学会総合大会 講演論文集 (2005～2009) なお、このフィールドの情報 「音声認識」そのものは素人には敷居が高いテーマですが，肝心の「認識」の部分については マイクロソフトから音声認識用のSDKが無償で提供されていますので， 「音声認識をしてなにかするソフト」を作ること自体はそう難しいことではありません． ina, in 2002, 2005, and 2008, respectively. From October 2007 to M arch 2008, he was a Marie Curie Fellow with the Centre for Speech T echnology Research, University of Edinburgh, Edinburgh, U.K. From J uly 2008 to February 言語処理学会 第17回年次大会 発表論文集 All 音声翻訳システム実利用データを用いた 統計的機械翻訳のモデル適応 安田圭志 大熊英男 内山将夫 隅田英一郎 磯谷亮輔 河井恒 中村哲 情報通信研究機構 言語翻訳グループ 〒619-0289 京都 音声認識によりテキスト化されたデータから、自社開発の自然言語処理エンジンにより、正確・高精度な要約を実現します。 また、ルールに従って精度の高い要約文が自動的に応対履歴として蓄積されるため、オペレータのスキルや個人差にとらわれず正確で漏れのない均質な応対履歴の蓄積 関連学会 日本音響学会 日本音声学会 電子情報通信学会 情報処理学会 人工知能学会 アメリカ音響学会(ASA) 米国電気電子学会(IEEE) 国際音声学会(IPA) 国際音声通信協会(ISCA) 大学研究室 北海道大学 荒木研究室 山形大学 小坂研究
音声認識研究の動向 中川 聖一 電子情報通信学会論文誌. D-2, 情報・システム 2-パターン処理 00083(00002), 433-457, 2000-02-20 1 音情報科学 第3部 音声の情報処理 伊藤 彰則 東北大学大学院工学研究科 aito@fw.ipsj.or.jp 3 講義内容 第1回：音声の生成と符号化その1 – 音声の生成と特徴 – 基本的な符号化方式：PCM,DPCM,ADPCM 第2回：音声の符号化その2 音声言語処理技術にとってこの2010年代は、20年前の1990年代に次ぐ産業応用の拡大期となるであ ろう。市場調査会社（GIA）によれば、音声処理技術の世界市場規模は2017年で約313億ドル（1ドル 80円換算で約2.5兆円）になると 音声言語処理技術で書き起こし作業を効率化するWebサービス ToScribe TM 35 特 集 音声認識技術をはじめとする様々な音声言語処理技術を組み 合わせることで，人手による書き起こし作業を効率化する複数 の機能を開発し PDF形式でダウンロード (630K) Foix-Chavany-Marie症候群を呈した頭部外傷例の発話障害の検討 大石 如香, 菅井 努, 田村 俊暁 2020 年 61 巻 2 号 p. 130-139
音声言語処理と自然言語処理を有機的に関連付け，音声認識／音声合成／テキスト解折／検索／質問応答／機械翻訳／対話などを目的とした基礎技術について解説した。増補版では深層ニューラルネットワークによる方法を追加・解説した。 集音声認識は高い性能が報告されており [5 6J， 自然発話音声認識の研究 [7J や，音声認識結果を他国語に翻訳して異国語問の会話を可能とする音声翻訳シ ステム [8J のような音声理解システムの研究も盛んに行われている . 第71回 音声言語情報処理研究会 (SIG-SLP) 日時： 2008年5月22日(木)・23日(金) 会場： 横浜国立大学 大学院工学研究棟 7階 大会議室 (〒240-8501 神奈川県横浜市保土ヶ谷区常盤台79-5) 共催：情報処理学会 自然言語処理研究会（NL） 音声言語 と口頭言語とは異なる [1] [要ページ番号] が、しばしば曖昧に用いられる。 文字言語 音声言語は、文の切れ目をそれ自身では明示しないことが特徴である。また、意味を特定したり、限定したり、明示しない。その結果 勉強すれば誰にでも分かる C言語のプログラミング入門 逆瀬川浩孝 2016年度版 早稲田大学創造理工学部経営システム工学科vii 序文 このテキストは経営システム工学科「情報処理基礎演習」で使用するC 言語プログラミ ングのための解説書 NAIST AHC Lab. 1. 東京から京都へ2.5時間 2. 京都から高の原へ40分 3. 高の原からバスで30分 • 音声・言語処理が盛ん （中村研・松本研） 2016/2/9 産総研人工知能セミナー 第4回「人工知能を活用した応用研究」 3 奈良先端科学技術
論文／音声翻訳システム実利用データを用いたシステム改善手法 図15地方における実証実験の概要 Fig.1 Overview of the five local projects. 図2 音声翻訳実証実験におけるシステム構成図 Fig.2 A schematic diagram of system
音声言語情報処理技術を用いた外国語学習支援 〜話す，聞く，会話する（+α）スキルの向上を目指して〜 峯松信明。1995年，東京大学大学院工学研究科電子工学博士課程修了 （博士（工学）），豊橋技術科学大学助手，東京大学 論文／音声翻訳システム実利用データを用いたシステム改善手法 図15地方における実証実験の概要 Fig.1 Overview of the five local projects. 図2 音声翻訳実証実験におけるシステム構成図 Fig.2 A schematic diagram of system しかし、音声認識技術はその間に飛躍的に進歩した。これ は、統計モデルの洗練と学習データの大規模化によるもので ある。その間の計算機の処理能力の大きな向上によるところ もある。1990 年代から2000 年代半ばにかけては、パソコン 2001/03/01 ディープラーニングを利用した音声認識と音声合成 山岸順一 准教授 国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系 自己紹介：経歴-音声情報処理、特に音声合成の研究に17年間従事 -2006年：博士号（東工大、工学） -2007～現在：エジンバラ大 Senior Research Fellow 2001/03/01