書名で キーワードで

詳細検索 >>

HOME > 関連資料 読者向け

関連資料 読者向け

71 - 80件目を表示 前ページ 456789101112次ページ

カラー図表やアニメーションによる説明資料を用意した。また、各章末の演習問題の解答を公開。合わせて正誤箇所も記した。

本書で示したプログラムの一部を公開。コンピューター上でプログラムを動かしそれぞれの変数の値をお試しください。
(神谷先生のHPへのリンク)

本書の説明に加えて,コンテンツを見聞きすることでより理解を深めることができます。

書籍の内容に関連したコンテンツ一覧です。

書籍に至るまでに,日本音響学会にて発表してきたQ&Aのプレゼン資料を見ることができます。
書籍と一緒にご覧頂くとさらに理解が深まることが期待されます。

J2SEのバージョンアップに伴う変更点

ダウンロードする

空欄部分の数式および練習問題の解答

本書の空欄部分の数式およびProblemとExerciseの解答(.pdf)です。
(ダウンロードに必要なパスワードは,本書の「まえがき」の脚注に記載されています)。

自ら空欄を埋め,ProblemとExerciseを解いて,電気回路学の初歩を身につけましょう!

ダウンロードする

・本書の構成
・質問と回答
・ミスプリント
・大学・大学院で統計学の講義をされている先生がたに

「音声言語処理と自然言語処理」演習PDF

この演習PDFでは,以下のような演習を用意しています。
 ●Praat を用いて,音声のスペクトログラム,ピッチ,フォルマントを観察します(演習時間の目安: 1 時間)。
 ●HTK を用いて,音声データからMFCC を抽出します(演習時間の目安: 2時間)。
 ●HTK を用いて,MFCC から音響モデルを学習し,得られた音響モデルに基づいて音声認識します(演習時間の目安: 4 時間)。
 ●HTK を用いて,数字単位のHMM を学習し,連続数字音声認識を行います(演習時間の目安: 4 時間)。
 ●MeCab を用いて形態素解析し,SRILM を用いて言語モデルを作成します(演習時間の目安: 4 時間)。
 ●CaboCha を用いて係り受け解析と固有表現抽出を行います(演習時間の目安: 2 時間)。
 ●Minise を用いて全文検索を行います(演習時間の目安: 4 時間)。
 ●Moses とGIZA++ を用いて統計的機械翻訳モデルを行います(演習時間の目安: 4 時間)。

ダウンロードする

1章 Windowsの使い方

書籍の内容に沿ったPowerPointのスライドをダウンロードできます。
※注意:ダウンロードしたファイルを開くためには,書籍中に記載されているパスワードを入力する必要があります。

ダウンロードする

71 - 80件目を表示 前ページ 456789101112次ページ