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戸上とうえ真人しんじん

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Pythonで学まなぶ音源おんげん分離ぶんり機械きかい学習がくしゅう実践じっせんシリーズ単行本たんこうぼん（ソフトカバー） – 2020/8/24

戸上とうえ真人しんじん (著ちょ)

4.1 78個この評価ひょうか

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機械きかい学習がくしゅう実践じっせんシリーズとは

中級ちゅうきゅう者しゃ以上いじょうに向むけた、特定とくていの技術ぎじゅつ分野ぶんやのアルゴリズムの紹介しょうかいと、そのアルゴリズムを実装じっそうしたコードを解説かいせつする、より技術ぎじゅつ的てき・実践じっせん的てきな「機械きかい学習がくしゅう実践じっせんシリーズ」の1冊さつ目めとして、「音源おんげん分離ぶんり」をテーマとしています。近年きんねん、AIスピーカをはじめとした、人ひとが話はなした音声おんせいを理解りかいする音声おんせい認識にんしきシステムがさまざまな場面ばめんで使つかわれています。一般いっぱん的てきに音声おんせい認識にんしきシステムは、1人ひとりの人ひとの声こえをき取きとることを想定そうていしており、聞ききたい人ひとの声こえ以外いがいの音おとが入はいってくると、どうしても聞ききたい人ひとの声こえを正確せいかくにき取きとることが難むずかしくなります。「音源おんげん分離ぶんり」とはこのようにさまざまな音おとが混まざった中なかから、欲ほしい音おとだけを抽出ちゅうしゅつするという技術ぎじゅつです。本書ほんしょでは、音源おんげん分離ぶんりの基礎きそから、Pythonを用もちいた実装じっそうまでを詳くわしく解説かいせつしています。

線形せんけい代数だいすうなどの数学すうがく的てき知識ちしきも網羅もうら

音源おんげん分離ぶんりで用もちいる数学すうがく的てき知識ちしきの基礎きそとして、線形せんけい代数だいすうや行列ぎょうれつ・ベクトルの微分びぶんの方法ほうほう、確かく率りつ統計とうけいの基礎きそについて示しめしています。音源おんげん分離ぶんりを理解りかいしコードを書かくためには、プログラミングに関かんする知識ちしきはもちろん、線形せんけい代数だいすう、微分びぶん積分せきぶん、確かく率りつ・統計とうけいといった数学すうがく的てき知識ちしきも必要ひつよう不可欠ふかけつです。とくに音源おんげん分離ぶんりでは複素数ふくそすうの行列ぎょうれつ・ベクトルを用もちいるので、複素数ふくそすうの計算けいさん方法ほうほうについて重点的じゅうてんてきに示しめしています。(第だい1章しょうより抜粋ばっすい)

〈本書ほんしょの章しょう立だて〉
序章じょしょう
第だい1章しょう音源おんげん分離ぶんりとは?
第だい2章しょう音声おんせい処理しょりの基礎きそ
第だい3章しょう音源おんげん分離ぶんりで用もちいる数学すうがく的てき知識ちしきの基礎きそ(線形せんけい代数だいすう、ベクトル・行列ぎょうれつの微分びぶん)
第だい4章しょう「最適さいてき化か」に関かんする技法ぎほうを理解りかいする
第だい5章しょうシミュレーターで音おとを作つくってみる
第だい6章しょう古典こてん的てきな音源おんげん分離ぶんり方法ほうほう~ビームフォーミング~
第だい7章しょう音源おんげん方向ほうこう推定すいていに基もとづく音源おんげん分離ぶんり
第だい8章しょう現代げんだい的てきな統計とうけい的てきモデルに基もとづく音源おんげん分離ぶんり法ほう
第だい9章しょう響ひびきのある音おとを響ひびきのない音おとに変かえる残響ざんきょう除去じょきょ法ほう
第だい10章しょう音源おんげん分離ぶんりと残響ざんきょう除去じょきょを統合とうごう的てきに実行じっこうする
第だい11章しょう音源おんげん分離ぶんり関連かんれんのライブラリ紹介しょうかい・その他たのトピック・参考さんこう文献ぶんけん

〈本書ほんしょはこんな人じんにおすすめです〉
・音声おんせい処理しょりのエンジニアや研究けんきゅう者しゃ
・理系りけいの大学生だいがくせい
・Pythonで音源おんげん分離ぶんりを実装じっそうしたい人ひと

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本ほんの長ながさ

352ページ
言語げんご

日本語にほんご
出版しゅっぱん社しゃ

インプレス
発売はつばい日び

2020/8/24
寸法すんぽう

23.2 x 18.2 x 1.5 cm
ISBN-10

4295009849
ISBN-13

978-4295009849
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出版しゅっぱん社しゃより

身近みぢかなものにも活用かつようされる技術ぎじゅつ「音源おんげん分離ぶんり」の基礎きそと実装じっそうを解説かいせつする一いち冊さつ

第だい1章しょうは、音源おんげん分離ぶんりとはどういった技術ぎじゅつなのか、具体ぐたい例れいを提示ていじしながら解説かいせつしています。第だい2章しょうは、音声おんせい処理しょりの基本きほんとして、音声おんせいファイルの構造こうぞうと、Pythonパッケージを用もちいて音声おんせいファイルを開閉かいへいする方法ほうほうを示しめしています。第だい3章しょうは、音源おんげん分離ぶんりで必要ひつような、線形せんけい代数だいすうや行列ぎょうれつ、ベクトルの微分びぶんの方法ほうほう、確かく率りつ統計とうけいの基礎きそについて紹介しょうかいしています。第だい4章しょうは、第だい3章しょうの数学すうがく的てき知識ちしきをベースに、最適さいてき化かに関かんする手法しゅほうを示しめしています。

第だい5章しょうは、Pyroomacousticsというライブラリを用もちいて仮想かそう的てきに設定せっていした部屋へやで収録しゅうろくした音声おんせいをシミュレートする方法ほうほうを紹介しょうかいしています。第だい6章しょうでは、ビームフォーミングという手法しゅほうを解説かいせつしています。第だい7章しょうは、空間くうかんモデルのパラメータを、音源おんげん方向ほうこうの推定すいてい結果けっかを利用りようして求もとめる方法ほうほうを示しめしています。第だい8章しょうは、ブラインド音源おんげん分離ぶんり法ほうについて解説かいせつしています。第だい9章しょうは、残響ざんきょう除去じょきょの方法ほうほうを示しめしています。第だい10章しょうは、残響ざんきょう除去じょきょと音源おんげん分離ぶんりを統合とうごう的てきに実行じっこうする方法ほうほうを解説かいせつしています。第だい11章しょうは、PyroomacousticsやNARA-WPEなどのツールや参考さんこう文献ぶんけんを紹介しょうかいしています。

音源おんげん分離ぶんりに必要ひつよう不可欠ふかけつな数学すうがくの基礎きそ知識ちしきも網羅もうら

音源おんげん分離ぶんりを理解りかいしコードを書かくためには、プログラミングに関かんする知識ちしきに加くわえ、線形せんけい代数だいすう、微分びぶん積分せきぶん、確かく率りつ・統計とうけいといった数学すうがく的てき知識ちしきも必要ひつよう不可欠ふかけつです。本書ほんしょでは、線形せんけい代数だいすうや行列ぎょうれつ・ベクトルの微分びぶんの方法ほうほう、確かく率りつ統計とうけいの基礎きそについて示しめしています。とくに音源おんげん分離ぶんりでは複素数ふくそすうの行列ぎょうれつ・ベクトルを用もちいるため、複素数ふくそすうの計算けいさん方法ほうほうについて重点的じゅうてんてきに解説かいせつしています。


	Pythonで学まなぶ音源おんげん分離ぶんり機械きかい学習がくしゅう実践じっせんシリーズ	Pythonで学まなぶ音声おんせい認識にんしき機械きかい学習がくしゅう実践じっせんシリーズ	Pythonで学まなぶ音声おんせい合成ごうせい機械きかい学習がくしゅう実践じっせんシリーズ

カスタマーレビュー	78	62	48
価格かかく	￥3,850	￥3,850	￥3,850
テーマ	音源おんげん分離ぶんり	音声おんせい認識にんしき	音声おんせい合成ごうせい
仕様しよう	B5変型へんけい判ばん、352ページ	B5変型へんけい判ばん、352ページ	B5変型へんけい判ばん、352ページ
ISBN	9784295009849	9784295011385	9784295012276

商品しょうひんの説明せつめい

著者ちょしゃについて

戸上とうえ真人しんじん(とがみ・まさひと)
2017年ねん1月がつ~2018年ねん5月がつ、スタンフォード大学だいがくのStanford Data Science Initiative (SDSI) Visiting Scholar。2018年ねん6月がつにLINE株式会社かぶしきがいしゃ入社にゅうしゃ。現在げんざい、同社どうしゃのAI研究けんきゅう組織そしきであるData LabsのSpeech TeamのManager兼けんPrincipal Researcher。(一いち社しゃ)人工じんこう知能ちのう学会がっかい理事りじ。16年ねん以上いじょうに渡わたり、音声おんせい処理しょりの研究けんきゅう開発かいはつに従事じゅうじ。東京大学とうきょうだいがく工学こうがく系けい研究けんきゅう科かより2011年ねんに博士はかせ(工学こうがく)授与じゅよ。登録とうろく特許とっきょ20件けん以上いじょう、査読さどくあり論文ろんぶん9件けん、査読さどくあり国際こくさい会議かいぎでの採択さいたく論文ろんぶん数すう60件けん以上いじょう。IEEE Senior Member。

登録とうろく情報じょうほう

出版しゅっぱん社しゃ ‏ : ‎ インプレス (2020/8/24)
発売はつばい日び ‏ : ‎ 2020/8/24
言語げんご ‏ : ‎ 日本語にほんご
単行本たんこうぼん（ソフトカバー） ‏ : ‎ 352ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4295009849
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4295009849
寸法すんぽう ‏ : ‎ 23.2 x 18.2 x 1.5 cm

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- - 299位い代数だいすう・幾何きか

カスタマーレビュー:
4.1 78個この評価ひょうか

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Setoti

独立どくりつ成分せいぶん分析ぶんせきを学まなぶのに最適さいてきな本ほん

2021年ねん3月がつ25日にちに日本にっぽんでレビュー済ずみ

Amazonで購入こうにゅう

独立どくりつ成分せいぶん分析ぶんせきを学まなぶのに最適さいてきな本ほんだと思おもいます。独立どくりつ成分せいぶん分析ぶんせきに関かんする本ほんや論文ろんぶんは難むずかしいものが多おおかったですが、この本ほんは式しき変形へんけいの過程かていや数学すうがく的てきな知識ちしき、コードも載のせてくれていますのでとても理解りかいしやすかったです。本ほんを読よんでも「結局けっきょく実装じっそうするにはどうすればいいの？」ということが多おおくあるため、コードは本当ほんとうにありがたいです。この本ほんのおかげで修論しゅうろんも無事ぶじ執筆しっぴつできました。

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8人にんのお客様きゃくさまがこれが役やくに立たったと考かんがえています

役やくに立たった

EveryLittleCounts

数学すうがくの知識ちしきがかなり必要ひつようですが、じっくり学まなぶために

2021年ねん4月がつ27日にちに日本にっぽんでレビュー済ずみ

Vine先取さきどりプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細しょうさい )

Pythonによるという表題ひょうだいがついていますが、ほとんどライブラリを使つかうので実質じっしつ何なにも書かいてなくて、Gitからコピーすればできるんじゃないかと思おもいます（やってませんが）。コンピュータ言語げんごよりも数学すうがく的てき基礎きそを学まなぶ書籍しょせきと見みた方ほうが良よいと思おもいます。
音源おんげん分離ぶんりについてはほとんど何なにも知しりませんが、良よく分離ぶんりできたとか、ＳＮ比ひが向上こうじょうしたというのは人間にんげんの感性かんせいによる判断はんだんも大おおきいと思おもうので、数値すうち評価ひょうかについての人間にんげんの感性かんせいからの見方みかたも示しめしてもらえると、どんなものかということが実感じっかんとしてわかりやすかったのではないかと思おもいます。

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2人ふたりのお客様きゃくさまがこれが役やくに立たったと考かんがえています

役やくに立たった

えいじ

説明せつめいが下手へただが参考さんこうにはなる

2022年ねん7月がつ13日にちに日本にっぽんでレビュー済ずみ

Amazonで購入こうにゅう

全体ぜんたい的てきに説明せつめいが下手へたで分わかりにくいです。
特とくに基礎きそ的てきな知識ちしきの説明せつめいは、キーワードを拾ひろって、ネットで調しらべた方ほうが学習がくしゅう効率こうりつが良よいです。
なので、基礎きそ的てきな部分ぶぶんは流ながし読よみで良よいです。
熟読じゅくどくはお勧すすめしません。

必要ひつような知識ちしきのキーワードを得えられる目次もくじ書しょとして扱あつかえば、良書りょうしょです。

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役やくに立たった

マッチャン

理論りろんとプログラムの両方りょうほうが学まなべます。

2021年ねん3月がつ4日にちに日本にっぽんでレビュー済ずみ

Amazonで購入こうにゅう

音源おんげん分離ぶんりについて、基本きほん原理げんりと処理しょり方法ほうほうの説明せつめいがあり、プログラムと合あわせて学まなぶことができます。

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役やくに立たった

しがないレビュワー

音源おんげん分離ぶんりに特とく化かした内容ないよう（音声おんせい認識にんしき自体じたいは知しってる人ひと向むけ）。テクノロジー系けいの読よみ物ものとしても面白おもしろいかも？

2020年ねん9月がつ14日にちに日本にっぽんでレビュー済ずみ

Vine先取さきどりプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細しょうさい )

なかなかガチの理系りけい書しょだと思おもいます。
目的もくてき実現じつげんのメソッドと、それ解説かいせつと具体ぐたい的てきソースの提示ていじが
ひたすらメソッドの数かずだけ繰くり返かえされてるような本ほんです。

本ほん自体じたいはツメツメでなくて読よみやすく、数学すうがく的てきな解説かいせつも
かなり充実じゅうじつしていますが、「音声おんせい認識にんしきをはじめよう」という方ほうの
入門にゅうもん書しょにはなりえないです。
ある程度ていど分わかっるその筋すじの人ひと向むけで、ノイズキャンセルや
マルチパス対策たいさくなど「音源おんげん分離ぶんり」を習得しゅうとくあるいは強化きょうかしたい人ひと向むけの
専門せんもん書しょになっています。

ちなみに「読よみ物もの」としても結構けっこう面白おもしろいです。
某ぼうアレクサとか、OK某ぼうとか、ヘイ！某ぼうとかみたいなアレらが
こんな技術ぎじゅつ（と数学すうがく処理しょり）を駆使くしして、
自分じぶんの声こえを必死ひっしにき取きとろうとしているのですから
知しれば知しるほど微笑ほほえましく思おもえました。
テクノロジーの海うみに漕こぎだしたいけど、何なにから始はじめたらいいか
ネタ探さがししている人ひとにも向むいてそうな本ほんです。

お値段ねだん少すこししますが、価値かちある本ほんだと思おもいます。

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役やくに立たった

Reviewer-tanaka

音源おんげん分離ぶんりの概念的がいねんてきな所ところから

2020年ねん9月がつ4日にちに日本にっぽんでレビュー済ずみ

Vine先取さきどりプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細しょうさい )

私わたし達たちが普通ふつうに使つかっている音声おんせい認識にんしきソフト。そもそも誰だれの声こえだということをどういう風ふうに認識にんしきするのかな？という疑問ぎもんに対たいする答こたえは音源おんげん分離ぶんりてした。

本書ほんしょはその音源おんげん分離ぶんりの基礎きそから実装じっそうまでを学まなぶことができる一いち冊さつです。コテコテの理系りけい本ほんです。ですが文系ぶんけいの私わたしにもしっかりと理解りかいできる部分ぶぶんがあり、知しっておいて損そんはない内容ないようでした。

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役やくに立たった

Johnn

最さい新鋭しんえいのブラインド音源おんげん分離ぶんりがまとまった日本にっぽん初はつの書籍しょせき

2020年ねん10月がつ15日にちに日本にっぽんでレビュー済ずみ

良よい点てん
- 章あきら末まつのコラムは非常ひじょうに読よむ価値かちがある。音響おんきょう信号しんごう処理しょりならではの要求ようきゅう・難むずかしさ・面白おもしろさなどを筆者ひっしゃの経験けいけんを交まじえて解説かいせつしている、この本ほんならではの内容ないよう。
- 複素数ふくそすう行列ぎょうれつの微分びぶん積分せきぶん・最適さいてき化か、補助ほじょ関数かんすう法ほう、最近さいきんのブラインド音源おんげん分離ぶんり・残響ざんきょう除去じょきょ手法しゅほうを平易へいいに説明せつめいしている。これらは今いままで洋書ようしょや英語えいご論文ろんぶんでしか得えられなかった。新あたらしくブラインド音源おんげん分離ぶんり・残響ざんきょう除去じょきょの研究けんきゅうに参入さんにゅうする人ひとが最初さいしょに読よむ本ほんとして丁度ちょうどよい。

悪わるい点てん
- 公開こうかいされている python コードはコーディング規約きやくが守まもられておらず、 Matlab コードを翻訳ほんやくしたような印象いんしょう。ある程度ていど python を書かきなれた人ひとにとってはかなり読よみづらいと思おもわれる。

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役やくに立たった

musashi

親切しんせつで分わかりやすい。応用おうようもきく。

2023年ねん5月がつ26日にちに日本にっぽんでレビュー済ずみ

必要ひつような数学すうがくは章しょうを割さいて書かかれていてとても親切しんせつ。すんなり読よめた。
参考さんこう文献ぶんけんも書かかれておりこの本ほんだけにとどまらず次つぎのステップにも進すすみやすい。
プログラムのアルゴリズムもとても分わかりやすいため、少すこし修正しゅうせいして使つかうなど応用おうようしやすい。

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