【2025年】「音声合成」のおすすめ 本 66選!人気ランキング
- Pythonで学ぶ音声合成 機械学習実践シリーズ
- イラストで学ぶ 音声認識 (KS情報科学専門書)
- フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで
- 機械学習による音声認識 (音響テクノロジーシリーズ 24)
- おしゃべりなコンピュータ 音声合成技術の現在と未来 (丸善ライブラリー)
- 音声認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- 音声分析合成 (音響テクノロジーシリーズ 22)
- Pythonで学ぶフーリエ解析と信号処理
- サウンドプログラミング入門――音響合成の基本とC言語による実装 (Software Design plus)
この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの実装を通じて理解を深めます。また、ハイパーパラメータの設定やBatch Normalization、Dropout、Adamなどの最新技術、さらには自動運転や画像生成などの応用例についても触れています。著者は斎藤康毅氏で、コンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事しています。
ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
この書籍は、AIが人類にもたらす影響について探求し、脅威と福音の両面を考察しています。著者は、AIの自律的な動きや自動化の進展を解説し、AI教育の重要性や未来の共存の可能性についても論じています。内容は、自律世界の到来やAIの役割、そして人間との関係性に焦点を当てています。著者は、技術とビジネスの専門家であり、AIの進化がもたらす社会の変革に関する洞察を提供しています。
このビジネス書は、機械学習やディープラーニングの基本概念からビジネスチャンスまでを図解でわかりやすく解説し、法律的なリスクについても弁護士が詳しく説明しています。内容は、人工知能と共創するビジネスの未来、自動運転技術、ドローンビジネス、画像認識、マッチングビジネス、フィンテックなど幅広いテーマをカバーしています。著者は法律とビジネスの専門家で、企業の戦略立案やM&Aに関する豊富な経験を持っています。
聴覚系や脳が音をどのように処理し、どのように集約して機械に入力すれば日常生活の特定の場面で活用できるかを詳説した書。 聴覚系や脳が音をどのように処理し、その知識をどのようにアルゴリズムにまとめ、集約して機械に入力すれば日常生活の特定の場面で活用できるかを詳説したガイド。 聴覚系や脳が音をどのように処理し、その知識をどのようにアルゴリズムにまとめ、どのように集約して機械に入力すれば日常生活の特定の場面で活用できるかを詳説したガイド。前半では、機械聴覚の土台となる基礎科学の解説と、効率的なシステム構築法の問題提示とその対処法について説明。後半では、聴覚系モデルを介して処理されたオーディオ信号を、補聴器や音楽情報検索、自動音声認識などの機械学習およびニューラルネットワーク分野への応用についても解説。 リチャード・F・ライオン著/根本 幾・田中慶太 訳;0501;01;聴覚系や脳が音を処理する理論をモデル化し、それをコピュータや機械で活用する方法を解説した書。;20210102
この書籍は、AIを活用した様々な応用例を紹介しており、機械学習やディープラーニングの基礎、画像・動画処理、自然言語処理、業務効率化の方法などを学ぶことができます。また、マスク着用の判定など新しい生活様式に対応したサンプルも収録されています。著者はプログラミングや機械学習に関する多くの書籍を執筆しているクジラ飛行机氏をはじめ、専門家たちです。
本書は人気シリーズの第4弾で、強化学習をテーマにしています。外部ライブラリに頼らず、基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学ぶスタイルを採用しています。理論と実践の両面から、強化学習の構成要素を丁寧に解説し、数式だけでなくコードを通じて理解を深めることができます。目次にはバンディット問題やマルコフ決定過程、ベルマン方程式などが含まれています。著者は人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。
強化学習のイメージを掴むのに最適な本です。難しい理論や細かい実装テクニックなどは端折って、"強化学習って何をしているの?"を誤魔化すことなく0から説明しています。取り扱っているトピックの範囲は狭いですが、強化学習の基礎的なトピックに対して深く堅い普遍的な理解が得られます。 著者は他分野でもゼロつくシリーズとして高品質な書籍を量産していますが、こんなに広い分野に対して正しい解釈と体系を構築できることに畏怖の念を抱いてしまいます。
本書は、Pythonを用いて強化学習と転移学習の基礎から応用までを学べる内容です。強化学習の理論やシミュレーションを丁寧に解説し、簡単なプログラミング経験があれば理解できるようになっています。また、転移学習を組み合わせた転移強化学習についても詳しく説明し、学習の効率化や実装上の注意点も網羅しています。著者は東京工芸大学の准教授で、関連ソースコードは出版社のウェブサイトで公開されています。
『ファイナルファンタジー15』における人工知能(AI)技術とその応用について解説した書籍です。基礎編ではゲームAIの基礎知識やシステムについて、コンテンツ編では仲間やモンスターなどのAIについて、未来編では会話AIや今後の技術について触れています。また、プログラマー、デザイナー、制作チームリーダーとの対談も収録されており、ゲームAIの進化やキャラクターデザインの重要性について議論されています。
本書は、戦略ゲームAIの仕組みや意思決定プロセスを解説したバイブルで、ゲーム開発者やAIエンジニアに向けて書かれています。ストラテジー&シミュレーションゲームの技術を国内外の事例を交えて詳しく説明し、基本概念からアルゴリズムまでをビジュアルを用いて解説しています。著者はゲームAIの専門家で、教育機関での経験も豊富です。読者は戦略ゲームAIの理解を深めることができます。
本書は、日常生活で広く使われる人工知能(AI)に焦点を当て、特に機械学習と深層学習の基礎を解説した入門書です。数式を使わずに図や写真を多用して、必要な概念や用語を網羅的に説明します。内容は、Pythonや主要なツール・ライブラリ(TensorFlow、PyTorchなど)の基本、実践的なレシピ、Pythonによるウェブサーバの構築に関する章で構成されています。
プログラミングの基本とともに情報科学の基礎を,Pythonを用いて学ぶテキスト.データ処理・AIなどの話題を扱い,基礎から本質までを学ぶことができる. まえがき 第1章 はじめに 1.1 なぜプログラミングを学ぶのか 1.2 プログラミングの学び方 1.3 プログラミングを通して見えてくる世界 1.4 本書の構成 1.5 参考文献 第2章 まずは使ってみる 2.1 プログラミング環境の準備と起動 2.1.1 Pythonプログラミング環境の入手 2.1.2 プログラム開発環境の準備と起動 2.1.3 プログラミング環境の起動と終了 2.1.4 本書で用いるライブラリのインストール 2.2 簡単な計算をしてみる 2.3 整数と小数 2.4 変数 2.5 コメント 2.6 入力のルールとエラー 2.7 学んだことのまとめ 練習問題 第3章 プログラムを作ろう 3.1 プログラムの読み込み 3.2 関数 3.3 print関数 3.4 インデント 3.5 ライブラリ 3.6 【発展】値を返さない関数 3.7 【発展】変数のスコープ 3.8 学んだことのまとめ 練習問題 第4章 データ処理の基本:成績の集計 4.1 配列:多くのデータをひとまとめに 4.2 点数の総和と平均 4.3 テストによる結果の確認と可視化 4.4 【発展】for文についてもう少し 4.5 分散の計算と誤差 4.6 最高点の計算 4.7 さまざまなif文 4.8 真偽値 4.9 さまざまな試験科目がある場合 4.10 文字列 4.11 【発展】型 4.12 学んだことのまとめ 練習問題 第5章 ライフゲーム 5.1 ライフゲームとは 5.2 ライフゲームのプログラム 5.2.1 2次元配列による盤面の構成 5.2.2 周囲の生命を数える 5.2.3 各セルの次世代の計算 5.2.4 次世代の盤面の計算 5.2.5 複数世代のシミュレーションを行う 5.3 ライフゲームの可視化 5.4 モジュール化 5.5 いろいろな絵を描いてみよう 5.6 【発展】配列のさまざまな機能 5.7 【発展】配列とコピー 練習問題 第6章 放物運動のシミュレーション 6.1 運動方程式と差分化 6.2 放物運動シミュレーションプログラムの作成 6.3 放物運動シミュレーションプログラムの改善 6.3.1 可視化による正しさの認識 6.3.2 モジュール化再訪 6.4 【発展】オブジェクト指向 6.5 breakを伴う繰返し 練習問題 幕間:テストとデバッグの基本 第7章 p値の計算 7.1 p値とは 7.2 p値を計算するプログラム 7.3 組合せ数のさまざまな計算方法 7.3.1 階乗を使う方法 7.3.2 パスカルの三角形を使う方法 7.3.3 漸化式を使う方法 7.4 それぞれの方法の実行時間 7.5 アルゴリズムの計算量とO記法 7.6 再帰についてもう少し 7.7 シミュレーションによる確率の計算 7.8 モンテカルロ法 7.9 擬似乱数とその要件 7.10 【発展】擬似乱数を使ったプログラムの正しさ 練習問題 第8章 大規模データの検索 8.1 線形探索と二分探索 8.2 ヒストグラムの計算 8.3 併合整列法 8.4 【発展】整列のアルゴリズムと空間計算量 8.5 さまざまなデータ構造 8.6 文章の分析を少しだけ 練習問題 第9章 データからの情報抽出:回帰分析 9.1 回帰分析とは 9.2 最小2乗線形回帰分析の原理 9.3 連立1次方程式の求解アルゴリズム 9.4 連立1次方程式求解アルゴリズムの正しさ 9.5 数値誤差とその理由 9.6 ピボット選択による改善 練習問題 第10章 拡散のシミュレーション 10.1 拡散方程式 10.2 拡散方程式の差分化 10.3 拡散シミュレーションのプログラム 10.4 拡散シミュレーションの安定性 10.5 さまざまな差分化手法とその精度 10.6 誤差を伴うプログラムのテスト 練習問題 第11章 高度な検索:ゲノムを解析する 11.1 特定の塩基を豊富に含む部位の検索 11.2 検索の高速化 11.3 動的計画法とメモ化 11.4 2種類のゲノムの共通部分を探す 練習問題 第12章 データを分類する 12.1 クラスタリング 12.2 クラスタリングの単純なアルゴリズム 12.3 k-means法 12.4 k-means法の初期値依存性 12.5 コンピュータの限界 付録A Python言語の簡易ガイド A.1 言語の基本的な構造 A.2 名前 A.3 文 A.4 式 A.5 基本的な値と型 A.6 ライブラリ A.7 エラーと例外 付録B itaライブラリガイド B.1 練習問題の解答確認プログラムexcheck B.2 itaライブラリ関数の詳細 B.3 itaライブラリの実現 Introduction to Programming and Algorithms Using Python Akimasa MORIHATA
本書は、東京大学での人気講義に基づき、データサイエンティストになるための基礎知識を提供します。Pythonを用いたプログラミングやデータ操作、確率・統計、機械学習の基本を学べる内容で、実践的な演習問題も豊富に含まれています。対象読者は、理系の大学生や社会人で、データサイエンスの入門から中級レベルを目指す人です。実際のデータを使いながらスキルを身につけることができることが特徴です。
本書は、機械学習の基本から先進的な手法までを網羅したロングセラーのPyTorch版で、理論や数式も解説しています。前半ではscikit-learnを用いた基本的な手法やデータ前処理、後半ではPyTorchを使ったディープラーニング手法(CNN、RNN、Transformerなど)を詳述。新たにTransformerアーキテクチャやグラフニューラルネットワークに関する章も追加され、実践的な知見が得られる内容となっています。著者は機械学習の専門家で、実装を通じて理解を深めることを目的としています。
本書は、GAN(敵対的生成ネットワーク)の基礎から実装までを解説する入門書です。著者は、実物に近い画像生成を可能にするこの技術を、Jupyter Notebooksを用いてPythonやKerasで実装しながら学べるようにしています。対象読者は、機械学習やニューラルネットワーク、Pythonに一定の経験を持つ人々で、数学的な理論は最小限に抑えられています。全体を通じて、GANの可能性を理解し、新しい応用を見出す力を養うことを目的としています。内容は、入門、発展的な話題、実用化に分かれており、具体的な応用や将来の展望も触れています。
本書は、ディープラーニング技術の一つであるGAN(生成対敵ネットワーク)を用いた画像生成や変換に関する入門書です。多くの生成モデルを網羅し、理論から実装までの学習手順を丁寧に解説しています。超解像、画像・動画変換、異常検知、3Dデータ生成などの具体的な応用例も含まれています。著者はAIスタートアップや機械学習エンジニアとして活躍する専門家たちです。
『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。
ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
本書は、自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の活用方法を実践的に解説しています。各章では、自然言語処理のアプローチ、ニューラルネットの基礎、深層学習の発展、応用技術、汎化性能向上の手法、実装方法などが詳述されています。著者は、実務経験を持つ研究者であり、実装上の工夫に関する内容も充実しています。データサイエンス分野に興味のある学生や研究者に向けた参考書です。
本書は、自然言語処理(NLP)におけるBERTモデルの理解を深めるための解説書です。Attention機構やTransformerアルゴリズムを含む技術的な基礎から、実務に役立つコードや代表的なタスクの解説まで幅広くカバーしています。著者はNLPの専門家で、技術開発やビジネス適用の経験が豊富です。内容は、NLPの基礎知識、技術解説、BERTの詳細、環境構築、実践的なタスク、練習問題、ビジネス適用の課題と解決策に分かれています。
本書は、自然言語処理(NLP)におけるTransformerの基礎を解説し、BERTやGPT2などのAI技術の実装を通じて理解を深める内容です。具体的には、Transformerの概念、Self-Attention、実装方法、BERTによるテキスト分類や文章抽出、GPT2を用いた抽象的な文章要約について詳述されています。著者は機械学習エンジニアの坂本俊之氏です。