学部・大学院区分情報・博前
時間割コード2560086
科目区分
主専攻科目
科目名 【日本語】音声行動情報処理2
科目名 【英語】
コースナンバリングコードGSI166030J
担当教員 【日本語】武田 一哉 ○ 戸田 智基 竹内 栄二朗
担当教員 【英語】TAKEDA Kazuya ○ TODA Tomoki TAKEUCHI Eijiro
単位数1
開講期・開講時間帯春2期 火曜日 2時限
Spring2 Tue 2
対象学年1年
1
授業形態
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
知能システム学専攻
必修・選択


授業の目的 【日本語】
授業の目的 【英語】
In order to built intelligent systems that can assist human activities, understanding intention, personality and status of human through converting human behavior into signal data as well as applying mathematical analytics to the data is indispensable. In the lecture course, basic theory of understanding human behavior and the method to implement the theory into intelligent systems are discussed.
到達目標 【日本語】
人間の行動を支援する知能システムを構成するためには,人間の行動をデータに変換し,計算数理的な方法論によって,
データに内在する人間の意図,個性,状態を理解することが求められる。
本講義では,このような情報学に基づいた人間行動の理解を実現するために必要な理論と,理論のシステム実装方法を学び,
人間支援のための,知能システムを構成する基礎能力を養う。
到達目標 【英語】
In order to built intelligent systems that can assist human activities, understanding intention, personality and status of human through converting human behavior into signal data as well as applying mathematical analytics to the data is indispensable. In the lecture course, basic theory of understanding human behavior and the method to implement the theory into intelligent systems are discussed.
授業の内容や構成
音信号を中心に,人間の活動に付随する信号(行動信号)を解析理解するシステムを取り上げ,それらを構成する基本理論,
システムの構成と実装方法,ビジネスモデル,性能評価と関連研究動向について講義する。
さらに講義内容を基に学生間でディスカッションを行い,理解の不足を補うとともに,講義内容の応用方法を示唆する。

〔計画〕
1. 音声応用システム
2. 音楽支援システム
3. 立体音響システム
4. 運転支援システム
Application systems that understand human behavior signals and provide services introduced in terms of theory, technology and eco-system. Based on the lectures, students enrich the knowledge of the systems through group discussions.

1.Speech application systems
2. Music application systems.
3. Spatial audio systems.
4. Driving assit systems.
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
レポート課題の達成度を70%,ディスカッションにおける発言回数を30%の重みで評価し,
合計100点満点で60点以上を合格とする。
Grading is based on discussion reports.
教科書・参考書
必要に応じて参考資料を配布する。学部レベルの信号処理と機械学習の知識を必要とする。
Course materials are provided when necessary. Fundamental knowledge of signal processing and machine learning is required.
課外学習等(授業時間外学習の指示)
講義内容の理解の程度を確認するために,講義内容の理解を問うレポート課題を課し,
基本理論,システム構成と実装方法,ビジネスモデルなどの講義内容の理解の程度を問う。
Discussion reports are required after every discussion
授業開講形態等
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置