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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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音声認識・合成の勉強の仕方

T.abe0531

総合スコア7

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

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投稿2020/08/13 08:37

merlinという音声合成ツールキットで音声生成するAIの中身の表面を理解することができるようになりました。
そこで、今度は本格的に認識や合成を作っていきたいと思います。

そう思ったのもイントネーションや喜怒哀楽がないからで、これからの認識や合成はそこが大きなポイントとなるためです。

しかし、タイトル通り勉強のとっかかりがよくわかりません。
調べても音声に関する情報が少なくどこに手を付ければいいのか困っています。
ディープラーニングの基礎から画像認識などを経てやり方を学べばいいのでしょうが、ゴールとなる部分もわかりません。

せめて認識や合成の仕組みを知りたいと思っています。わかればそこに向かって学習しやすいので。
merlinで音素、波形、高さ、音素時間、雑音? などの特徴を取っているので、想像では、そこに音階のようなイントネーション情報を入れて学習させればいいのかな? とぼんやり思っています。

実のところ音声合成の深い部分、音声の解析やモデル作成や学習方法がわかっていないので、実戦形式で学習できる方法を探しています。

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回答1

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ベストアンサー

まずは機械学習の基本から学習していくのが良いと思います。
音声認識では音の情報を音の高さ、大きさを示す画像を使いますが、機械学習の学習でいきなり画像認識はハードです。

投稿2020/08/13 08:57

Luke02561

総合スコア404

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