機械学習実践シリーズ: Pythonで学ぶ音声合成 | 誠品線上

機械学習実践シリーズ: Pythonで学ぶ音声合成

內容簡介

內容簡介 音声合成の基礎から実践までを一冊に凝縮「音声合成」とは、人間の音声を人工的に作り出す、音声情報処理の一分野です。深層学習の発展に従い、画像認識・音声認識などの分野と同様に、音声合成においてもパラダイムシフトが起きています。本書では、従来の統計的音声合成システムの基礎について解説した上で、深層学習技術による近年の音声合成の発展について詳説しています。また、実際に公開されているデータセットを用いて、深層学習を用いた音声合成システムを作るための実装の解説も行っています。本書は、2020年8月24日刊の『Pythonで学ぶ音源分離』、2021年5月20日刊の『Pythonで学ぶ音声認識』に続く、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズム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」の3冊目です。中級者以上向け。〈本書はこんな人におすすめです〉・音声処理のエンジニア、研究者・理系の大学生・Pythonで音声合成を実装したい人

作者介紹

作者介紹 山本龍一(やまもと・りゅういち)LINE株式会社Voiceチーム、音声処理開発者・研究者。2013年に名古屋工業大学大学院博士前期課程修了。チームラボ株式会社を経て、2018年2月にLINE株式会社に入社(現職)。2018年9月から2019年7月までNAVER Corp. Clova Voiceチームにて音声研究を行う。音声合成の研究開発に従事。WaveNetやTacotronに代表される音声合成に関するオープンソースソフトウェアを多数公開。高道慎之介(たかみち・しんのすけ)東京大学大学院情報理工学系研究科助教。2011年に長岡技術科学大学を卒業。2013年・2016年それぞれに奈良先端科学技術大学院大学博士前期・後期課程を修了。2018年より東京大学助教(現職)。博士(工学)。音声合成変換、音声信号処理の研究に従事。

產品目錄

產品目錄 序章第1章 音声合成とは?第2章 音声の情報と物理第3章 統計的音声合成第4章 Pythonによる音声信号処理第5章 深層学習に基づく統計的パラメトリック音声合成第6章 日本語DNN音声合成システムの実装第7章 WaveNet:深層学習に基づく音声波形の生成モデル第8章 日本語WaveNet音声合成システムの実装第9章 Tacotron 2:一貫学習を狙った音声合成第10章 日本語Tacotronに基づく音声合成システムの実装第11章 音声合成システムを新たに作るときに

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