音声生成の基礎と音声学
2. この講義の概要 ● 音声：音と言語のインタフェース ● 音声の生成と音声学 – 声を生み出す器官 – 人間の音声の特徴と分類 – 音声の音としての特徴 ● 音声の認識 – パターン認識の枠組み – 特徴抽出 – 音響モデル・言語モデル・デコーダ ● 音声の合成 – フォルマント合成 / 波形接続合成 /HMM 合成 3. 音声の生成と音声学 ● 人間の声はどうやって作られているのか？ ● 人間の声はなぜ多様なのか？ ● 人間はどんな種類の声を言語に使っているの か？ ● 発声器官と声の種類との関係は？ ● 声の種類と音声の物理的性質との関係は？ ● 音声の物理的性質と音声の知覚の関係は？ 4. 音声の生成 ● 声を生成する器官 Organs for speech production ● 声帯 vocal cord ● 喉頭 larynx ● 咽頭 pharynx ● 舌 tongu
いまさら聞けないグラフィカルモデル入門
5. どんなグラフィカルモデルがあるか？ マルコフ確率場 （Markov Random Field） ベイジアンネットワーク （Bayesian Network） ＊これらの下位モデルとして，有向木や無向木がある．また，無向リンクと 有向リンクの両方からなる連鎖グラフ（chain graph）というものもある． 無向グラフィカルグラフ 有向グラフィカルグラフ UGM: Undirected Graphical Model DGM: Directed Graphical Model 6. どんな応用があるか？ モデル 応用例 補足 マルコフ確率場 画像復元・修復， 領域分割，画像合成， ステレオ照合, etc. 画素ベースの手法が多い．画素間 の因果関係を決めることが難しい ため，矢印を引きにくい． ベイジアン ネットワーク 物体追跡， ジェスチャ認識, etc. 系列データに対する手法が多
確率的自己位置推定
3. ⽬目次 1. 確率率率分布 2. ベイズの定理理 3. 確率率率的⾃自⼰己位置推定 4. カルマンフィルタ 〜～実践編〜～ 5. パーティクルフィルタ 6. 応⽤用 7. まとめ
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ゲームAIの基礎と事例
確率ロボティクス第二回