* 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
#amazon(4627847114)
@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
}
#amazon(,clear)
//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);