* 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 [#la413573]
//1行目はタイトルとして目次ページに表示されます

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 @Book{book_id,
  author =       "荒木 雅弘",
  title =        "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",
  publisher =    "森北出版",
  year =         2007
 }
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//ここには文献のリファレンスを書いてください.bibtex形式で書くことを推奨します.

* キーワード [#j2cbb45a]

//ここにはキーワードを列挙してください.

パターン認識, 
機械学習, 
特徴抽出, 
標本化, 量子化, 
Fourier変換, 
次元の呪い, 
主成分分析, 
線形分離可能, 
パーセプトロン, 
k最近傍法, 
Widrow-Hoffの学習規則, 
[[SVM]], 
ニューラルネット, 
多層パーセプトロン, 
最尤推定, 
交差確認, 
Viterbiアルゴリズム, 
Baum-Welchアルゴリズム, 
隠れMarkovモデル

* メモ [#r0f0f36b]

//内容とかを簡単に書いてください

- 第1部はパターン認識・機械学習の初等的な内容を丁寧かつ,平易に述べている
-- 学部の1・2回や,確率を全く知らない人が,他の本より前に読むと良いと思う
-- ライブラリを使うだけの人も,過学習や特徴抽出など,機械学習手法を誤用しないための知識を学ぶことができる
- 第2部は音声認識の数理モデルとフリーソフトを用いた実際の認識
-- 隠れMarkovモデルの推論と学習をする Viterbiアルゴリズム と Baum-Welchアルゴリズム
-- フリーソフト HTK と Julian を使って実際に音声認識をする手順
- 確率や線形代数などのバックグラウンドがなくても読める,機械学習についての一番平易な入門書としてとても良い本

> -- しましま

* リンク集 [#n84b5905]

//サポートページなど関連リンクを書いてください.

-[[出版社ページ>http://www.morikita.co.jp/shoshi/ISBN978-4-627-84711-8.html]]:目次と正誤表
-[[Hidden Markov Model Toolkit (HTK)>http://htk.eng.cam.ac.uk/]]
-[[Julius / Julian>http://julius.sourceforge.jp/]]
-[[GoogleScholarAll:フリーソフトでつくる 音声認識システム]]
-Amazon.co.jpへのリンク:&amazon(4627847114);

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