音声・音響処理

Voice and Audio Processing

994677A

46CSINS306

中村　和晃

NAKAMURA Kazuaki

2026年度後期

2026年度

②Second semester

金曜2限

Friday 2nd Period

工学部　情報工学科

Department of Information and Computer Technology, Faculty of Engineering

2.00単位

講義

Lecture

-

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

音とは，空気や水などを媒体として伝わる縦波（疎密波）であり，一般に一次元の信号（関数）として表現される．この意味で，音声・音響処理は信号処理をベースとしている．そこで本講義では，まず信号処理の基礎理論（フーリエ変換，DFT，サンプリングなど）を復習したのち，それを応用した具体的な音声・音響処理技術（エコーや雑音除去，ピッチシフトなど）について学習する．

・音声・音響信号を具体例として，信号処理の基礎を理解する．
・本学科のディプロマ・ポリシーに定める「情報工学に必要な基礎学力と専門知識」を身につけるための科目の一つである．

・フーリエ変換をはじめとする信号処理の基礎を理解・説明できる．
・簡単な音声・音響処理技術を理解・活用できる．

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

pythonによる実装例を紹介・活用する予定であり，簡単な実装課題も提示しますので，pythonの実行環境を用意しておいて頂きたく思います．

-

-

各回の授業で用いる講義資料をLETUSで事前に配布するようにしますので，予習しておいてください．

到達度評価試験: 50%，その他の課題: 50%
「その他の課題」とは，講義中に提示する実装課題に対するレポートを指します．具体的な内容は，その都度指示します．

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

N

-

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

馬場口 登，中村 和晃 著： 新しい信号処理の教科書 —信号処理の基本から深層学習・グラフ信号処理まで—，オーム社．

第1回　イントロダクション

第2回　信号の基本演算・フーリエ級数
　信号の加算・乗算・時間シフト・畳込みなど，基本演算について簡単に復習する．
　連続時間信号に対するフーリエ変換について簡単に復習する．

第3回　サンプリング・離散フーリエ変換
　連続時間信号と離散時間信号の橋渡し役を担うサンプリングについて簡単に復習する．
　離散時間信号に対するフーリエ変換について簡単に復習する．

第4回　窓関数
　長時間の音響信号の解析や時間-周波数解析に必須となる「窓関数」について学習する．

第5回　スペクトログラム
　時間-周波数解析手法としての短時間フーリエ変換，およびそれに基づくスペクトログラムについて学習する．

第6回　周波数解析に基づく雑音除去
　周波数解析（短時間フーリエ変換およびその逆変換）を利用した雑音除去手法について学習する

第7回　周波数解析に基づく音声・音響処理＋α
　周波数領域における信号処理について学習する．
　時間領域における信号処理の学習に向けて，その準備となる内容を学習する．

第8回　z変換
　時間領域における信号処理を実現するための理論・ツールとして，z変換について学習する．

第9回　FIRフィルタによる音声・音響処理
　時間領域における信号処理について学習する．

第10回　エコー
　具体的な音声・音響処理技術の一つとしてエコーについて学習する．

第11回　ソースフィルタモデル
　喉で声が作られる過程のモデルとして，ソースフィルタモデルについて学習する．

第12回　メル周波数ケプストラム(1)
　音声認識などに用いられるメル周波数ケプストラムについて学習する．

第13回　メル周波数ケプストラム(2)
　第12回に引き続き，メル周波数ケプストラムについて学習する．

第14回　ピッチシフト
　具体的な音声・音響処理技術の一つとしてピッチシフトについて学習する．

第15回　到達度評価試験と解説

-

-

-

サンプリングや離散フーリエ変換などの基礎理論に関する説明にあまり重点を置かず，軽く述べるにとどめます（「信号処理」の授業を受講済みであると想定しているため）ので，必要に応じて各自で復習しておいて頂きたく思います．

Y

N