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  4. メディア情報処理論

メディア情報処理論Advanced Media Information Processing

授業の概要・目的

言語,音声,音,画像,映像の表現メディアを計算機によって処理し,そこから
必要な情報を抽出するための技術について,その基礎的事項を講述するとともに,
これらに関連する技術の最新動向について解説する.これにより,自然言語による
検索技術や,画像や音声の解析技術などの基礎的事項についての知識を深め,
それぞれの専門分野でこれらのメディア処理技術を有効に利用できるようになる
ことを目指す.

This lecture introduces the basic concepts and technologies for processing
and extracting useful information from expression media, like natural
language, speech/audio sound, and images, by computers. Furthermore,
it introduces the state-of-the-art technologies related to these media
processing. The purpose of this lecture is that students acquire the
general idea of information retrieval by natural language, speech/audio
sound analysis and image processing and get the skill to utilize these
media processing techniques in their own fields.

授業計画と内容

○メディア情報処理の目的と概要 ( 1回 )

言葉や音声,画像といった様々な表現メディアの特徴やコミュニケーションにおける役割等について考えたのち、

幅広い専門分野において役立つ技術として、特に、メディア情報の解析に重点を置いた技術を概観する

 

○テキスト・自然言語処理 ( 3回)

テキスト検索などのアルゴリズム、言語統計、単語分割、構文解析,意味解析、言語モデルなどについて詳述する

 

○音声分析・認識処理 ( 3回+演習1回)

音声分析手法、音声認識システムの概要、音声対話システムを構成するための方法論について説明する

 

○聴覚と音響 ( 1回 )

人間が聴覚で音源の位置を推定する仕組みを解説し、最新の音響技術について紹介する

 

○画像・映像処理 ( 5回 )

基本的な画像処理技法,画像認識の基礎及びディープラーニングへの応用、最新の映像技術について説明する

 

○コンピュータグラフィックス・情報可視化( 1回 )

コンピュータグラフィックスの基礎、データを直感的にわかりやすく表現する情報可視化技術について説明する

 

This course introduces the following topics. Guest speakers will

explain and discuss some of these topics.

 

- Purpose and overview of media information processing (1 week)

We discuss about the feature of expression media like natural

language, speech, and image. Afterward, media information analysis

techniques for wide-range specialty fields are introduced.

 

- Text and natural language processing (3 weeks)

Text search algorithm, statistical linguistics, word segmentation,

syntactic parsing, semantic analysis, and language model are introduced.

 

- Speech analysis and recognition processing (3 weeks + 1 week(exercise))

Speech frequency analysis, speech recognition system and spoken

dialogue system are introduced.

 

- Human auditory perception and 3D sound systems (1 week)

Students obtain human auditory perception mechanism and

state-of-the-art sound systems are introduced.

 

- Image and video processing (5 weeks)

We explain fundamental image processing techniques, application to

deep learning technique and the latest video techniques.

 

- Computer graphics and Data visualization (1 week)
We introduce the basis of computer graphics and data visualization technique.

履修要件
情報学研究科知能情報学専攻の学生は,指導教員と相談のうえ受講すること.
信号処理に関する知識,スクリプト言語に関する知識などを持っていることが
望ましい.パソコンを使った演習を行うため,受講者を抽選により40名に制限する.

Students of department of intelligence science and technology,
graduate school of informatics must take this course under license
from his/her supervisor. Students are expected to have basic knowledge
about signal processing and script language. The number of students is
limited to 40.
予備知識
成績評価の方法・基準
出席,レポート課題及び期末試験において講義の理解度を評価する.

Grading method:
Grade is evaluated by attendances, submitted reports and writing exam score.

Evaluation criteria:
Understanding fundamental methods of natural language processing,
speech/audio processing, and image processing introduced in the lecture.
教科書
使用しない
特に定めず、講義資料を配布する。試験の際はこの講義資料も持込可とする。

Not specified, Handouts for lecture are distributed.
Allow to use these handouts in writing exam.
参考書等
美濃・西田Minoh and Nishida『情報メディア工学“Engineering of media information,”』(オーム社Ohmsha (in Japanese)) ISBN:978-4274131844
田中 穂積『自然言語処理―基礎と応用』(電子情報通信学会) ISBN:978-4885521607
鹿野 清宏 他『IT Text 音声認識システム』(オーム社) ISBN:978-4274132285
『ディジタル画像処理』(CGーARTS協会) ISBN:978-4903474014
URL
その他(授業外学習の指示・オフィスアワー等)
オフィスアワー:事前に教員にメールでコンタクトを取ること.
江原: メールアドレスは、初回に伝える.

Office hours: Contact with each professor by e-mail in advance using
the following addresses.
Ebara: The mail address will be given at the first class.
※オフィスアワー実施の有無は、KULASISで確認してください 。

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