Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ

戸上真人

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中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: インプレス
• 掲載誌・レーベル: 機械学習実践
• ページ数: 352ページ
• 電子版発売日: 2020年09月04日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 71MB

[ブクログ · ★★★★☆]

python コードが実際に試せるのですごい良かった。
中身の数式は途中から白目でした笑

いままではプログラムとか便利な関数を使うことにフォーカス当ててたけどやっぱもう一歩深く踏み込むなら数式の理解が必要だなと、そして数式に自分なりの工夫を入れてみるのも面白いかなと思った。

しかし音源分離系の数式はむずい、、、線形代数苦手だわ