フリーソフトでつくる音声認識システム(第2版)

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・機械学習のしくみを知りたいけど、数学は苦手…
・専門書を読みたいけど、数式ばかりで挫折した…
という人を「機械学習の世界」に導く，おすすめの1冊！

前半部では、機械学習・パターン認識の基礎を学びます。機械学習の理論を学習しようとすると、高度な数学の知識が必要と思われがちですが、本書は「パターン認識ってなに？」といった初歩の初歩からかみくだいて解説しています。もちろん初歩だけでなく、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンなどの重要トピックの理論的な側面まで、Scilab、Wekaを使ったパターン認識の演習を行いながら学ぶことができます。

後半部では、HTK、Julius、MMDなどのフリーソフトを使いながら音声認識システムをつくっていきます。音声やテキストに対してパターン認識を適用する際は、隠れマルコフモデル・N-gramなどの言語モデルに関する難解な知識が必要になりますが、手を動かすと同時に理論面も学習することによって、音声認識にとどまらない「実際の認識に使える」知識が身につきます。

「学びはじめの1冊に最適」と評判の機械学習の定番入門書が、リカレントニューラルネットワーク・畳込みニューラルネットワークなど近年の技術動向を反映した解説を加えて第2版となりました。
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 誤差をできるだけ小さくしよう
　第6章 限界は破れるか(1) -サポートベクトルマシン
　第7章 限界は破れるか(2) -ニューラルネットワーク
　第8章 未知データを推定しよう -統計的方法
　第9章 本当にすごいシステムができたの？

第2部 実践編
　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 文法規則を書いてみよう
　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

付録A 数学的な補足
付録B Scilab演習
付録C Wekaにおけるディープニューラルネットワークによる識別
付録D 読書ガイド

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