{"product_id":"9784065426371","title":"音声変換入門　Pythonで作って学ぶボイスチェンジャー","description":"音響学・機械学習の基礎から積み上げ、Diffusion Transformerによる音声変換の実装まで至る。\u003cbr\u003e基礎から最先端まで一気通貫に解説！\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e《目次》\u003cbr\u003e［第1部　統計的機械学習に基づく音声言語情報処理］\u003cbr\u003e第1章　音声言語情報処理\u003cbr\u003e1.1　音声言語情報処理とは何か\u003cbr\u003e1.2　人間の音声生成\u003cbr\u003e1.3　人間の音知覚\u003cbr\u003e1.4　音声言語データの特徴抽出\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e第2章　統計的機械学習\u003cbr\u003e2.1　音声から何かを学習するということ\u003cbr\u003e2.2　統計的機械学習の手引き\u003cbr\u003e2.3　分類タスク\u003cbr\u003e2.4　回帰タスク\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e第3章　深層ニューラルネットワークの基礎\u003cbr\u003e3.1　単純パーセプトロンから多層パーセプトロンへ\u003cbr\u003e3.2　多層パーセプトロンからDNNへ\u003cbr\u003e3.3　深層生成モデル\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e第4章　実践して学ぶ音声言語情報処理\u003cbr\u003e4.1　Google ColaboratoryでのPythonプログラミング\u003cbr\u003e4.2　多話者音声コーパスのダウンロードと分析\u003cbr\u003e4.3　PyTorchでの深層学習実装\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e［第2部　統計的音声変換の基礎と応用］\u003cbr\u003e第5章　深層学習による音声変換の基礎\u003cbr\u003e5.1　音声変換の定義と分類\u003cbr\u003e5.2　作って学ぶ深層学習によるパラレル音声変換\u003cbr\u003e5.3　作って学ぶ深層学習によるノンパラレル音声変換\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e第6章　音声変換を取り巻く技術と社会的側面\u003cbr\u003e6.1　処理タイミングによる音声変換の分類\u003cbr\u003e6.2　変換対象話者の指定方法による音声変換の分類\u003cbr\u003e6.3　変換先話者の学習データ量による分類\u003cbr\u003e6.4　社会への影響\u003cbr\u003e6.5　法的な視点\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e第7章　正規化フローに基づく音声変換\u003cbr\u003e7.1　FreeVCの概要と特徴\u003cbr\u003e7.2　FreeVCのアーキテクチャ\u003cbr\u003e7.3　事前エンコーダ\u003cbr\u003e7.4　事後エンコーダと潜在変数zの推定\u003cbr\u003e7.5　デコーダと波形出力\u003cbr\u003e7.6　話者エンコーダ\u003cbr\u003e7.7　音声変換モデル全体\u003cbr\u003e7.8　識別器\u003cbr\u003e7.9　スペクトログラムリサイズによるデータ拡張\u003cbr\u003e7.10　訓練手順と損失関数\u003cbr\u003e7.11　推論時の流れ\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e第8章　フローマッチングに基づく音声変換モデル\u003cbr\u003e8.1　ゼロショット音声変換\u003cbr\u003e8.2　SeedVCの特徴と強み\u003cbr\u003e8.3　拡散トランスフォーマー\u003cbr\u003e8.4　フローマッチング\u003cbr\u003e8.5　SeedVCの学習と推論","brand":"講談社","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":50938510049584,"sku":null,"price":3960.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"url":"https:\/\/www.maruzenjunkudo.co.jp\/products\/9784065426371","provider":"丸善ジュンク堂書店ネットストア","version":"1.0","type":"link"}