SlideShare une entreprise Scribd logo
8597
10. 2 /,
• 11.01 1
• n
• l rt
• v O @
• o i h G
• a G I
• pe c S , 2 7 R (
7 1 ) .
• a B
• a I A
• d
• (.,)22 e c B
• RB
7 30 , 1
• ( ) ( I
• 7 I
• I 4 I
• I I 1
• 1 c e 2 I R
• a
0 . ,
•
•
•
•
•
•
•
• 5 5 7 7 2
• I
• 1 R 1
0 . ,
• vr
• ( n n
• ( e 6 e
• ( i i
• ( 6 6 6 t
• :
• 6 R 6
• n n aI 7 cI i
10. 2 ) ,
• ()
• L
• RT
•
• T
• c mt
•
•
• es
• n
•
• arpN
•
•
• C
•
• iog id dIA
• ( ( 7 1 10
. 2 .21 1. 2
,1 1 . )
D ( C9 1 )
G
( )
48172.
F MH GLIE WP
(
95 76 3
25 ..7 ,78
( )
0
0 9
)
0
TR E N
,
- -
1 0
• ou vi
• Q
• yM RU I pewr m M
• U ba
• ,)( - w
• , c hi s
• , - 21
• , r n c
• M
• t - B- ? : 9?= 7 9 / .A 9? B7,0 6
( + 5: A : 7 2 9 ,
) (
• ) ) 96 1 07 :
• N JC c ha
• n i
• a v P oe
• P L N
T R RI
• “ T RI
?
• n iP
• )( 22 r rTPR J R e
• t ” .0 t P
( 1 :7 3 ,
02/( 1( 02/)
• ;
• D ci; I
• ( 21. 12 , 1 0
• ; n T g e
• m ;Wg a
• ci; Rp R t T
• r
• y I
• v
1 7 ) .
02/( 1( 02/)
• ( (h) /.2
• ae TQU I U R TQ M cI
• b) =?) E 7 : B 1E, E 0
17 97B .
0
• a 3 7 2E e
• S R N s e
•
• , : /9
• w o
• © ©
• py tv ih m up
• i
•
• s , ?GG F, KCHGH =C G=?.I- 9( 1 390
• N nprz Sb cT c
M ) 8 GE I = (
130) / ( 2)
• 7I
• 7 R
• 2 7 1
• 2 4 7
0 . ,
130) / ( 2)
• ,, .21.
• S R S v
• ) S i ecS S ( Sn T
• ( I
• .403Rt ( ) ) Sr
• T a R R
• A N A
• PI T
•
• I S D D
27 :87 5 096 (
130) / ( 2)
• --, . . 0. 1 9 6H D
• s T
• c T dNT
• v c022 ( 9 c (
• r w46c - 37 )
• c3 9 : a i uw o g t e N
• --- . y n
• s T s s
• cMei S S R N M R W Oa N
• m c eO
• N e g N s Oa
• m S Oa W Oa
I , 5 D 9 1 : +
• r o W v L S
• L 4 6 ,AA
• 6 1 : 6 NW,/ h
• 7 9c i W
• ) 6 L ,AA O R
• ,0 leabhL
• u
• p t n o
• 2D : Wu S R PI
• W W M R
• o 6 ( .22
) C / : )
• B D B B
• KKH KA IL GE HHDA L A CG CIC
• - I H- -
• 0::7 18.- ,6 5 . , 1 . 662 : 06
1 5- ,015. . 8515/ 682 : 77 .
• : -: :HA : D: : B
A:B BE A : :B - B: - B A:A
• 0::7 ,015. . 8515/ 77 . ,6 181
61,. 0:
N 8AKICAM 1
• a n! i n" c
• a nX7 n" $ "|! R
n &"
• &" = argmax
-
$("|!)
2 ),0 ,1 (.
a n ! = 01, … , 04 05 ∈ 78
78 9
a I
n W = ;1, … , ;< ;= ∈ > }
>
n e97
• v
• 2 = ,== = 0 ) FR F
• % % %% oIF F
• td n 7 = = ,== = 0 )
• td n /7 ; ,== = 0 )
• n e a h lT R
• rv
• 0 1 =)
• 01 nmi I
• % E oIF F WC PR c F
% ( 0 = .; %
) (
• /2 c
• /2 3 . 0 % 1
• W
• n )
• t c Nc D
• N r /2 na
•
• , W e S iv R E I
• , W e iv N E I
• /2 ) % ( ( (
= ( + 27 : 7 5 0 (
) (
R ( , : IB M 6E ((
3BE BE MFB h S
A G .%% FEF B F % AEFCF O HL I ICO%( , %C E L
,%) ,%-
8 . e ”
w v un
” d
g
608. ”
w v un
e i
g
8 .
. % 1 e a
1/77 5 82q vt os m c la Sh a - S608ertuya )
“ tp
qq ) i
,%
FF C .
e
• p riL I I
• s l IL wbmcn fd i
• 8 929 7 1 389D5 929 929 : 2
• ,55 .51 9 7R s l
• t _
• 8 9 5 81 5 5
• e vau ko gh 5 5 s l
• 8 9 5 81 5 5 0: 89:1 1 5 5
/5 95D1 - 3
•
•
•
•
•
•
•
• 7 4 7 2
• I
• 1 R 1
0 . ,
• I T R
• : 7. . 5 . . 5 5 / 5 512 ,
• R S
• AG R T
2 52 . 0
, .

Contenu connexe

Tendances

Global Weekly News 20201206 - 2020121212
Global Weekly News 20201206 - 2020121212Global Weekly News 20201206 - 2020121212
Global Weekly News 20201206 - 2020121212
Collaborator
 

Tendances (17)

ゼロから始める機械学習 ディープラーニング超概要
ゼロから始める機械学習 ディープラーニング超概要ゼロから始める機械学習 ディープラーニング超概要
ゼロから始める機械学習 ディープラーニング超概要
 
20190317 prml ch2 probability Distribution
20190317 prml ch2 probability Distribution20190317 prml ch2 probability Distribution
20190317 prml ch2 probability Distribution
 
[DL Hacks]Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks
[DL Hacks]Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks[DL Hacks]Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks
[DL Hacks]Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks
 
E-payment Market Research Report
 E-payment Market Research Report E-payment Market Research Report
E-payment Market Research Report
 
退院時アウトカム予測における機械学習の応用 [JARM第2回秋季学術集会]
退院時アウトカム予測における機械学習の応用 [JARM第2回秋季学術集会]退院時アウトカム予測における機械学習の応用 [JARM第2回秋季学術集会]
退院時アウトカム予測における機械学習の応用 [JARM第2回秋季学術集会]
 
20200507 QUMトーーク!20年代のニッポンを勝手に占っちゃいます!これから伸びる産業、縮む産業! Vol.3
20200507 QUMトーーク!20年代のニッポンを勝手に占っちゃいます!これから伸びる産業、縮む産業! Vol.320200507 QUMトーーク!20年代のニッポンを勝手に占っちゃいます!これから伸びる産業、縮む産業! Vol.3
20200507 QUMトーーク!20年代のニッポンを勝手に占っちゃいます!これから伸びる産業、縮む産業! Vol.3
 
[Code review meetup#4] レビューしやすいテストを目指してRSpecZの紹介
[Code review meetup#4] レビューしやすいテストを目指してRSpecZの紹介[Code review meetup#4] レビューしやすいテストを目指してRSpecZの紹介
[Code review meetup#4] レビューしやすいテストを目指してRSpecZの紹介
 
Summary of the state of Java that will affect Scala-ers
Summary of the state of Java that will affect Scala-ersSummary of the state of Java that will affect Scala-ers
Summary of the state of Java that will affect Scala-ers
 
Artisan Campo Belo - Corretor Brahma
Artisan Campo Belo - Corretor BrahmaArtisan Campo Belo - Corretor Brahma
Artisan Campo Belo - Corretor Brahma
 
[DL輪読会] Designing Network Design Spaces [CVPR2020]
[DL輪読会] Designing Network Design Spaces [CVPR2020][DL輪読会] Designing Network Design Spaces [CVPR2020]
[DL輪読会] Designing Network Design Spaces [CVPR2020]
 
Acidentes em silos
Acidentes em silosAcidentes em silos
Acidentes em silos
 
LINEでのモバイルアプリ開発
LINEでのモバイルアプリ開発LINEでのモバイルアプリ開発
LINEでのモバイルアプリ開発
 
最近のJava事情
最近のJava事情最近のJava事情
最近のJava事情
 
Let's do Inverse RL
Let's do Inverse RLLet's do Inverse RL
Let's do Inverse RL
 
Global Weekly News 20201206 - 2020121212
Global Weekly News 20201206 - 2020121212Global Weekly News 20201206 - 2020121212
Global Weekly News 20201206 - 2020121212
 
JAWS-UG OSAKA chime_and_connect_and_alexa
JAWS-UG OSAKA chime_and_connect_and_alexaJAWS-UG OSAKA chime_and_connect_and_alexa
JAWS-UG OSAKA chime_and_connect_and_alexa
 
쉽게 시작하고, 비용을 줄여가는 SaaS 서비스 방법 (김형섭 CTO, 플레이오토) :: AWS TechShift 2018
쉽게 시작하고, 비용을 줄여가는 SaaS 서비스 방법 (김형섭 CTO,  플레이오토) :: AWS TechShift 2018쉽게 시작하고, 비용을 줄여가는 SaaS 서비스 방법 (김형섭 CTO,  플레이오토) :: AWS TechShift 2018
쉽게 시작하고, 비용을 줄여가는 SaaS 서비스 방법 (김형섭 CTO, 플레이오토) :: AWS TechShift 2018
 

Similaire à 音声認識入門(前編)

Similaire à 音声認識入門(前編) (19)

「1億総デザイン社会」へ:自分らしくを、アタリマエに。
「1億総デザイン社会」へ:自分らしくを、アタリマエに。「1億総デザイン社会」へ:自分らしくを、アタリマエに。
「1億総デザイン社会」へ:自分らしくを、アタリマエに。
 
Eclipse con france 2018 report
Eclipse con france 2018 reportEclipse con france 2018 report
Eclipse con france 2018 report
 
LINE APIで開発する価値
LINE APIで開発する価値LINE APIで開発する価値
LINE APIで開発する価値
 
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)
 
イノベーションを起こす開発チームの作り方
イノベーションを起こす開発チームの作り方イノベーションを起こす開発チームの作り方
イノベーションを起こす開発チームの作り方
 
20190209 bayes modeling_s_pub
20190209 bayes modeling_s_pub20190209 bayes modeling_s_pub
20190209 bayes modeling_s_pub
 
[DL Hacks]Video-to-Video Synthesis
[DL Hacks]Video-to-Video Synthesis[DL Hacks]Video-to-Video Synthesis
[DL Hacks]Video-to-Video Synthesis
 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 (最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 
 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~
 
20180126 wordpressで生き抜くための2つの道具 ~インフラ屋からみた高速化とサーバ選びのコツ~
20180126 wordpressで生き抜くための2つの道具 ~インフラ屋からみた高速化とサーバ選びのコツ~20180126 wordpressで生き抜くための2つの道具 ~インフラ屋からみた高速化とサーバ選びのコツ~
20180126 wordpressで生き抜くための2つの道具 ~インフラ屋からみた高速化とサーバ選びのコツ~
 
ソフトウェア開発における産学協創フォーラム オープニング資料
ソフトウェア開発における産学協創フォーラム オープニング資料ソフトウェア開発における産学協創フォーラム オープニング資料
ソフトウェア開発における産学協創フォーラム オープニング資料
 
ボール保持力・奪取力マップから見るロシアW杯2018
ボール保持力・奪取力マップから見るロシアW杯2018ボール保持力・奪取力マップから見るロシアW杯2018
ボール保持力・奪取力マップから見るロシアW杯2018
 
カメラキャリブレーション
カメラキャリブレーションカメラキャリブレーション
カメラキャリブレーション
 
20190316 bayes modeling
20190316 bayes modeling 20190316 bayes modeling
20190316 bayes modeling
 
Issues and Development about Internet-Only Bank
Issues and Development about Internet-Only BankIssues and Development about Internet-Only Bank
Issues and Development about Internet-Only Bank
 
Linear Algebra (Chapter 2 of Deep learning by Ian Goodfellow)
Linear Algebra (Chapter 2 of Deep learning by Ian Goodfellow) Linear Algebra (Chapter 2 of Deep learning by Ian Goodfellow)
Linear Algebra (Chapter 2 of Deep learning by Ian Goodfellow)
 
современные способы эффективного повышения устойчивости горных выработок(метод)
современные способы эффективного повышения устойчивости горных выработок(метод)современные способы эффективного повышения устойчивости горных выработок(метод)
современные способы эффективного повышения устойчивости горных выработок(метод)
 
経営とUXデザイン - CS hack #16 -
経営とUXデザイン - CS hack #16 -経営とUXデザイン - CS hack #16 -
経営とUXデザイン - CS hack #16 -
 
IoTでの機械学習活用イメージと強化学習のご紹介
IoTでの機械学習活用イメージと強化学習のご紹介IoTでの機械学習活用イメージと強化学習のご紹介
IoTでの機械学習活用イメージと強化学習のご紹介
 

Plus de Retrieva inc.

Plus de Retrieva inc. (15)

コンテナ仮想、その裏側 〜user namespaceとrootlessコンテナ〜
コンテナ仮想、その裏側 〜user namespaceとrootlessコンテナ〜コンテナ仮想、その裏側 〜user namespaceとrootlessコンテナ〜
コンテナ仮想、その裏側 〜user namespaceとrootlessコンテナ〜
 
自然言語処理シリーズ9 構文解析 3.6-3.8節
自然言語処理シリーズ9 構文解析 3.6-3.8節自然言語処理シリーズ9 構文解析 3.6-3.8節
自然言語処理シリーズ9 構文解析 3.6-3.8節
 
Linuxカーネルを読んで改めて知るプロセスとスレッドの違い
Linuxカーネルを読んで改めて知るプロセスとスレッドの違いLinuxカーネルを読んで改めて知るプロセスとスレッドの違い
Linuxカーネルを読んで改めて知るプロセスとスレッドの違い
 
IP電話交換機ソフト Asterisk について
IP電話交換機ソフト Asterisk についてIP電話交換機ソフト Asterisk について
IP電話交換機ソフト Asterisk について
 
論理的思考で読解力を培う
論理的思考で読解力を培う論理的思考で読解力を培う
論理的思考で読解力を培う
 
放送大学テキスト「自然言語処理」 6章 意味の解析(1)
放送大学テキスト「自然言語処理」 6章 意味の解析(1)放送大学テキスト「自然言語処理」 6章 意味の解析(1)
放送大学テキスト「自然言語処理」 6章 意味の解析(1)
 
キーボード自作のススメ
キーボード自作のススメキーボード自作のススメ
キーボード自作のススメ
 
レトリバのキートップ説明書
レトリバのキートップ説明書レトリバのキートップ説明書
レトリバのキートップ説明書
 
ブースティング入門
ブースティング入門ブースティング入門
ブースティング入門
 
情報検索の基礎
情報検索の基礎情報検索の基礎
情報検索の基礎
 
Chainer の Trainer 解説と NStepLSTM について
Chainer の Trainer 解説と NStepLSTM についてChainer の Trainer 解説と NStepLSTM について
Chainer の Trainer 解説と NStepLSTM について
 
ChainerでDeep Learningを試すために必要なこと
ChainerでDeep Learningを試すために必要なことChainerでDeep Learningを試すために必要なこと
ChainerでDeep Learningを試すために必要なこと
 
20170221 cnet live講演資料
20170221 cnet live講演資料20170221 cnet live講演資料
20170221 cnet live講演資料
 
Making Google Cardboard and Laser Cutter
Making Google Cardboard and Laser CutterMaking Google Cardboard and Laser Cutter
Making Google Cardboard and Laser Cutter
 
Chainerで学ぶdeep learning
Chainerで学ぶdeep learningChainerで学ぶdeep learning
Chainerで学ぶdeep learning
 

Dernier

Dernier (6)

Augmentez vos conversions en ligne : les techniques et outils qui marchent vr...
Augmentez vos conversions en ligne : les techniques et outils qui marchent vr...Augmentez vos conversions en ligne : les techniques et outils qui marchent vr...
Augmentez vos conversions en ligne : les techniques et outils qui marchent vr...
 
Modèles de contrôle d accès_ RBAC (Role Based Access Control).pdf
Modèles de contrôle d accès_ RBAC (Role Based Access Control).pdfModèles de contrôle d accès_ RBAC (Role Based Access Control).pdf
Modèles de contrôle d accès_ RBAC (Role Based Access Control).pdf
 
Slides du webinaire de l'Infopole sur l'IA
Slides du webinaire de l'Infopole sur l'IASlides du webinaire de l'Infopole sur l'IA
Slides du webinaire de l'Infopole sur l'IA
 
Contrôle d’accès et Gestion des identités: Terminologies et Protocoles d’auth...
Contrôle d’accès et Gestion des identités: Terminologies et Protocoles d’auth...Contrôle d’accès et Gestion des identités: Terminologies et Protocoles d’auth...
Contrôle d’accès et Gestion des identités: Terminologies et Protocoles d’auth...
 
cours Systèmes de Gestion des Identités.pdf
cours Systèmes de Gestion des Identités.pdfcours Systèmes de Gestion des Identités.pdf
cours Systèmes de Gestion des Identités.pdf
 
Protéger l'intégrité de son environnement numérique
Protéger l'intégrité de son environnement numériqueProtéger l'intégrité de son environnement numérique
Protéger l'intégrité de son environnement numérique
 

音声認識入門(前編)

  • 2. • 11.01 1 • n • l rt • v O @ • o i h G • a G I • pe c S , 2 7 R ( 7 1 ) .
  • 3. • a B • a I A • d • (.,)22 e c B • RB 7 30 , 1
  • 4. • ( ) ( I • 7 I • I 4 I • I I 1 • 1 c e 2 I R • a 0 . ,
  • 5. • • • • • • • • 5 5 7 7 2 • I • 1 R 1 0 . ,
  • 6. • vr • ( n n • ( e 6 e • ( i i • ( 6 6 6 t • : • 6 R 6 • n n aI 7 cI i 10. 2 ) ,
  • 7. • () • L • RT • • T • c mt • • • es • n • • arpN • • • C • • iog id dIA • ( ( 7 1 10 . 2 .21 1. 2 ,1 1 . )
  • 8. D ( C9 1 ) G ( ) 48172. F MH GLIE WP ( 95 76 3 25 ..7 ,78 ( ) 0 0 9 ) 0 TR E N , - -
  • 9. 1 0 • ou vi • Q • yM RU I pewr m M • U ba • ,)( - w • , c hi s • , - 21 • , r n c • M • t - B- ? : 9?= 7 9 / .A 9? B7,0 6 ( + 5: A : 7 2 9 ,
  • 10. ) ( • ) ) 96 1 07 : • N JC c ha • n i • a v P oe • P L N T R RI • “ T RI ? • n iP • )( 22 r rTPR J R e • t ” .0 t P ( 1 :7 3 ,
  • 11. 02/( 1( 02/) • ; • D ci; I • ( 21. 12 , 1 0 • ; n T g e • m ;Wg a • ci; Rp R t T • r • y I • v 1 7 ) .
  • 12. 02/( 1( 02/) • ( (h) /.2 • ae TQU I U R TQ M cI • b) =?) E 7 : B 1E, E 0 17 97B .
  • 13. 0 • a 3 7 2E e • S R N s e • • , : /9 • w o • © © • py tv ih m up • i • • s , ?GG F, KCHGH =C G=?.I- 9( 1 390 • N nprz Sb cT c M ) 8 GE I = (
  • 14. 130) / ( 2) • 7I • 7 R • 2 7 1 • 2 4 7 0 . ,
  • 15. 130) / ( 2) • ,, .21. • S R S v • ) S i ecS S ( Sn T • ( I • .403Rt ( ) ) Sr • T a R R • A N A • PI T • • I S D D 27 :87 5 096 (
  • 16. 130) / ( 2) • --, . . 0. 1 9 6H D • s T • c T dNT • v c022 ( 9 c ( • r w46c - 37 ) • c3 9 : a i uw o g t e N • --- . y n • s T s s • cMei S S R N M R W Oa N • m c eO • N e g N s Oa • m S Oa W Oa I , 5 D 9 1 : +
  • 17. • r o W v L S • L 4 6 ,AA • 6 1 : 6 NW,/ h • 7 9c i W • ) 6 L ,AA O R • ,0 leabhL • u • p t n o • 2D : Wu S R PI • W W M R • o 6 ( .22 ) C / : )
  • 18. • B D B B • KKH KA IL GE HHDA L A CG CIC • - I H- - • 0::7 18.- ,6 5 . , 1 . 662 : 06 1 5- ,015. . 8515/ 682 : 77 . • : -: :HA : D: : B A:B BE A : :B - B: - B A:A • 0::7 ,015. . 8515/ 77 . ,6 181 61,. 0: N 8AKICAM 1
  • 19. • a n! i n" c • a nX7 n" $ "|! R n &" • &" = argmax - $("|!) 2 ),0 ,1 (. a n ! = 01, … , 04 05 ∈ 78 78 9 a I n W = ;1, … , ;< ;= ∈ > } > n e97
  • 20. • v • 2 = ,== = 0 ) FR F • % % %% oIF F • td n 7 = = ,== = 0 ) • td n /7 ; ,== = 0 ) • n e a h lT R • rv • 0 1 =) • 01 nmi I • % E oIF F WC PR c F % ( 0 = .; %
  • 21. ) ( • /2 c • /2 3 . 0 % 1 • W • n ) • t c Nc D • N r /2 na • • , W e S iv R E I • , W e iv N E I • /2 ) % ( ( ( = ( + 27 : 7 5 0 (
  • 22. ) ( R ( , : IB M 6E (( 3BE BE MFB h S A G .%% FEF B F % AEFCF O HL I ICO%( , %C E L ,%) ,%- 8 . e ” w v un ” d g 608. ” w v un e i g 8 . . % 1 e a 1/77 5 82q vt os m c la Sh a - S608ertuya ) “ tp qq ) i ,% FF C . e
  • 23. • p riL I I • s l IL wbmcn fd i • 8 929 7 1 389D5 929 929 : 2 • ,55 .51 9 7R s l • t _ • 8 9 5 81 5 5 • e vau ko gh 5 5 s l • 8 9 5 81 5 5 0: 89:1 1 5 5 /5 95D1 - 3
  • 24. • • • • • • • • 7 4 7 2 • I • 1 R 1 0 . ,
  • 25. • I T R • : 7. . 5 . . 5 5 / 5 512 , • R S • AG R T 2 52 . 0
  • 26. , .