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荒木 雅弘
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フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 単行本（ソフトカバー） – 2007/10/1

4.1 5つ星のうち4.1 19個の評価
すべての形式と版を表示
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フリーソフトを用いた実習を行う．鉛筆とパソコンを使って読み進め，読者は自習をしながら音声認識システムの構築方法を身につけることができる．本書で扱うフリーソフトは，wavesurfer，HTK，Palmkit，Julius/Julian，Galatea，WEKA，など．フリーソフトはインストールの手順説明付き．　

【目次】
第1部 パターン認識の基礎
第1章 パターン認識って何？
第2章 データをきちんと取り込もう
第3章 パターンの特徴を調べよう
第4章 パターンを識別しよう
第5章 誤差をできるだけ少なくしよう
第6章 限界は破れるか－SVMとニューラルネットワーク
第7章 未知データを推定しよう－統計的方法
第8章 本当にすごいシステムができたの？
第2部 実践編－音声認識システムをつくる
第9章 連続音声を認識してみよう
第10章 声をモデル化してみよう－音響モデルの作り方・使い方・鍛え方
第11章 HTKを使って単語を認識してみよう
第12章 文法を使って音声を認識してみよう
第13章 統計的言語モデルを作ろう
第14章 連続音声認識に挑戦しよう
第15章 会話のできるコンピュータを目指して
演習問題の解答
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  1. ISBN-10
    4627847114
  2. ISBN-13
    978-4627847118
  3. 出版社
    森北出版
  4. 発売日
    2007/10/1
  5. 言語
    日本語
  6. 寸法
    22 x 15.5 x 12.4 cm
  7. 本の長さ
    248ページ
  8. すべての詳細を表示
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商品の説明

著者について

京都工芸繊維大学准教授・博(工) 荒木雅弘

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 森北出版 (2007/10/1)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2007/10/1
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 248ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4627847114
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4627847118
  • 寸法 ‏ : ‎ 22 x 15.5 x 12.4 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.1 5つ星のうち4.1 19個の評価

著者について

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荒木 雅弘

荒木 雅弘

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京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科 准教授．

博士（工学）京都大学

著書一覧

マンガでわかる機械学習, オーム社, 2018

フリーソフトではじめる機械学習入門（第2版）, 森北出版, 2018.

フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで - （第2版）, 森北出版, 2017

イラストで学ぶ音声認識, 講談社 , 2015.

フリーソフトで学ぶセマンティックWebとインタラクション, 森北出版, 2010.

カスタマーレビュー

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5つのうち4.1つ
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上位レビュー、対象国： 日本

amazon_hk
5つ星のうち5.0 本当の入門書
2019年5月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
標準的な高卒程度の学力で読める、本当の入門書です。
最近傍法からパーセプトロン、そしてSVMを経てニューラルネットワークまでに至る導出が自然で非常に理解しやすく良書だと感じました。
役に立った
 レポート
zuuun
5つ星のうち3.0 基本的には分かりやすくて良い
2012年5月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
【評価できる点】
・パターン認識は内容も広くていろいろな細かい話題が散らばって，どのように関連しているかわかりづらいと思っていた．しかし本書を通してパターン認識の全体の話の流れが分かりやすく理解できたと思う．
・また本書では様々な関連したアルゴリズム・ツール等に触れてあるので，関連した他の分野に足を伸ばすきっかけを与えてくれているのもよい．

【不満な点】
・誤差逆伝播法の数式説明が少し複雑でわかりづらかった．せっかく全体として分かりやすく書いてあるのに，この点に関しては不満だったと思う．そしてもう少し詳しい本を参照しようと思って，「わかりやすいパターン認識」を見ると，文字の置き方や説明など，ほとんど同じで，この部分に関しては，この本からそのままパクったようにしか見えなかった．本当に筆者が自分自身の言葉で考えて書いているのか疑いたくなった．という点で大幅減点．
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
mogumogu
5つ星のうち4.0 入門として最適
2012年5月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
仕事で画像認識に取り組み始めたのを機に読んだ。基本的には音声認識を題材としているが、前半は機械学習・パターン認識一般に通じる内容となっており、この部分だけでも値段の価値があると思った。プログラムはくめるもののやはりパターン認識の最低限の基礎を抑えておきたいという自分にとっては、とてもよい一冊だった。この本のストーリーに沿って勉強し、個別にわかりづらいと思った箇所については、必要に応じてネット上のリソースで補完するのがいいと思う。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
sleepy_yoshi
5つ星のうち5.0 まずはこれ．パターン認識・機械学習の初学書
2007年11月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
「音声認識システム」というタイトルが誤解を招きやすいが，
パターン認識，機械学習の初歩を解説している初学書．
まえがきに書かれているとおり，学部３年生を対象にしているため，
イメージを重視して，わかりやすく書かれている．
前提知識がなくても全部を読むことができ，ほとんどをすんなり理解
できるだろう．よく書かれている．

研究室配属になった学生にぽんと渡して予習したり，講義についてい
けない場合のフォローに役に立つと思われる．
これを読んでおけば，いきなりとっかかるとつまずくような入門書も
すんなり読めるようになるだろう．

音声認識システムには言語モデルも使われるが，隠れマルコフモデル，
文脈自由文法，N-gramという代表的な言語モデルを網羅しているのも
個人的には気に入っている．
評価法についての解説もある．内容のバランスがとてもいい．

また本書ではHTK,Weka,Palmkit,Julius/Julian,Galateaなどのフリー
ソフトの簡単な使いかたも解説しているが，研究をしていて意外に時間
を食うのが，こういったツールのとっかかりだったりする．
そういう意味では，結果を出すまでの使いかたが解説されているのは非常に
ありがたい．

著者が目標としているとおり，今まで入門書とされていた本の前に読むことで
すんなり入れるようにするための書．
音声認識，パターン認識，機械学習といった分野に興味があるが，
何から読んでいいかわからない，という人にはまずこれを薦めたい．
「わかりやすいパターン認識」の前にどうぞ．
62人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon カスタマーKT
5つ星のうち5.0 ただいま勉強中です
2015年7月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
音声パターン認識の仕組みが知りたくて購入し、ただいま勉強しています。フリーソフトを用いて認識システムが作れるので、かんばって読み進みたいと思います。難しい数式も途中にでてくますが、読み飛ばし、どのようなことがパターン認識システム内で行われるのかイメージがつかめれば良いと思っています。本書はその点に配慮した解説もされています。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
帽子屋みつこ
5つ星のうち5.0 かくれマルコフモデルってなにぃ？だったのに
2011年2月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
急に必要が出来て、隠れマルコフ過程（ＨＭＭ）ですとか、パーセプトロンですとか、いくら本を読んでもなんのこっちゃい、なところにネットでこの本をみつけて、これがなかったら今の私の理解はなかった！と思わせる本です。だいたい１ヶ月でそのあたりが理解できました。後ろのほうの文法認識は不要だったのでやっていませんが、真ん中くらいまでの、パソコンのマイクからサウンドレコーダーやらウェーブサーファーやらで音声を取り込んで、ＨＭＭ解析までやりました。多少、ウィンドウズのコマンドの使い方（すっかり忘れていた）を知らないと扱えないですが、そこは別の専門書を買えばなんとかなると思います。ＷＥＫＡとか、ＨＴＫとかのすばらしいフリーソフトに感動しました。パターン認識とか波の解析（音声解析はその練習になる）を知っておくとどんな分野の研究でもぐっと応用の幅が広がるような気がします。おすすめです。
22人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
euphorbia
5つ星のうち4.0 入門書の入門書
2012年11月16日に日本でレビュー済み
副題の「パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで」の方が
本書の内容をよく表しています。

情報系の学部3回生向け教科書、あるいは専門学校の指導書を想定して書かれた本で、
前半102ページでパターン認識のやさしい入門、 後半108ページで音声認識システムに
関連する内容を説明しています。

認識系のフリーソフトとしてはWEKA, HTK, Palmkit, Julius/Julian, Galateaを
取り上げていて、簡単ながら、実際に動作させてみる実例が掲載されています。

説明の仕方は概ね分かりやすく、式の意味するところをイメージで説明するなど、
初心者向けの工夫がされています。

全般的に認識システムを開発する人向けという印象で、理論面よりは実務的な
側面が充実しています。

難点は少ないページ数に沢山の内容を詰め込んでいる点です。ややこしい話を
短いページ数で書いているため、過程を省略して結論に到達している部分が
多数あります。論理的な部分がきっちりと書かれてないといやだという人には
あまり向いていません。

また私が読んだのは6刷でしたが、まだ誤植や間違いがいくつか見受けられました。
もしこの本を読んでいて、おかしいなと思う点があったら、別のもっと詳しく
説明している本やWebで確認される事をお勧めします。

この本の読後感としては「＊＊を理解した」というよりは「＊＊を知った」という
ものですが、入門書を読むための入門書と割り切れば悪くないと思います。
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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大阪在住者
5つ星のうち5.0 パターン認識，機械学習を通して音声認識を学ぶ人に最適
2008年12月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
筆者が学部の学生向けに「パターン認識と機械学習理論を初歩から学び，その実践として音声認識システムを作成する方法を身に付けることを目的とする」と書いている通りの本です。音声認識については，幾つかの教科書がありますが，この本ほど読者のレベル（目線）に立って理解しやすく書かれた本を知りません。レビュー者は音声学・音響音声学・音声情報理論・ニューラルネット理論などから入り，音声知覚の本質を理解しようと努めて来ましたが，大変苦労しました。その前にこの本を読んでおくべきだったと感じています。この本は認識システムについての教科書ですが，音声知覚の理解にも大変役立ちました。その意味では，システムを勉強したいという人だけでなく，音声知覚について理解したいという人にも役に立つ本だと思います。専門書というよりも教科書ですが，とても学生思いの教科書です。この本の内容を理解してから，パターン認識や機械学習理論，あるいは音声知覚関連の専門書を読めば，理解が一層深まると思います。お奨めしたい本の一冊です。
33人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート