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- いとは ありはら
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2 ! n! n n n n n! n n n
3 音楽の心象 記譜法 音楽プリミティブ 形成, 強化 音楽レベルでの道具立てリズム和声メロディ 楽 譜 関連領域 音楽学 補完, 予想 スタイル スタイル 規範奏法 認知科学 楽音 音響レベルの道具立て パターン認識心理学 形成, 強化補完, 予想時間周波数表現 差分系 ( エネルギー 位相 ) 非定常特性 ハーモニックエンベロープ 群化スキーマ アーティキュ レーション ゲシュタルト 物理特性音像定位変化点インタレスト 生理学信号処理物理学 アーリーオーディション音量弁別周波数弁別位相弁別 音響信号
4 ! n n n n! n n n n! n n!
5 リズム : 武田晴登 (2007) PhD thesis: 音楽演奏の確率モデルに基づく自動採譜と自動伴奏に関する研究 調性, 和音 :Emilia Gómez s (2006) PhD thesis: Tonal description of music audio signals 温故知新 : 片寄晴弘 (1988) 音楽における感性情報抽出の試み, 人工知能学会誌
6 <beat-map> 2000 BEATTIME[ms/beat] time[beat]
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8
9 トニック (T):I( 解決 ) ドミナント (D):V( 緊張 ) サブドミナント (S): II, IV( 緊張 発展 ) カデンツ ( T に戻ることによる一段落 ) T D T T S D T T S T (T D S T)
10 1. I は すべての三和音とV7に進行することができる 2. II は V(7) にのみ進行することができる 3. TのIIIは IかVI III IVという進行の中でのみ使われる DのIIIはTのIか VIに進行する 4. IVは I II(7) V(7) に進行する 5. V(7) は TのIかVIに進行する 6. TのVIは Iを除くすべての三和とV7に進行することができる SのVIは Iに進行する 7. VIIは TのIかVIに進行する ( 以上の規則はあくまで原則であり 絶対的なものではない 転調進行を初め とした様々な例外規則が存在するうえ 実曲中では無視されることもある )
11 ! n w n w! n n! n w n w
12 !!!
13 !!!!!!!!!!!!
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15 5 回に 1 回の割合で帽子を忘れるくせのある K 君が 正月に A B C 3 軒を順に年始回りをして家に帰ったとき K 君がどこかの家で帽子を忘れてきた確率を求めよ
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18 5 回に 1 回の割合で帽子を忘れるくせのある K 君が 正月に A B C 3 軒を順に年始回りをして家に帰ったとき 帽子を忘れてきたことに気がついた 2 軒目の家 B に忘れてきた確率を求めよ 帽子を忘れるという事象を E とすると 求める確率は PE(B) P(E)=P(A)+P(B)+P(C) =1/5+(4/5) (1/5)+(4/5) (4/5) (1/5)=61/125 で P(E B)=P(B)=(4/5) (1/5)=4/25 よって P E (B)=20/61 となる
19 n n n n n n n
20 !!!!
21 !! 正しい呼びかけか?
22 ! A = {a ij }=! $ # & # & "# % &
23 ここで, 例えば, { 晴 : 最初 }, 晴, 晴, 雨, 雨, 晴, 曇, 雨と続く確率は, P[3]*P[3 3]**P[3 3]*P[1 3]*P[3 1]*P[2 3]*P[3 2] =1*0.8*0.8*0.1*0.4*0.3*0.1*0.2 =1.536*10-4 もし, すべての確率が同じという地方 B があったとして上記のパターンを計算すると, = 4.57*10-4 B 地方であると判断するほうが優勢 事例からモデルを作る. そのモデルを元にテストする事例の出現確率を計算し, 高いほうを取ればよい
24 n n n n
25 S(k,l) = max(sim(i, j,k,l) + S(i, j)) 経路により決まるコスト関数 累積尤度 S(k,l) を最大化するような親ノードを各点について求める 演奏情報と楽譜情報の最も尤もらしい対応が得られる
26 インタラクティブ音楽システム の回で詳細解説!
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28
29 Θ 確率的に最もふさわしい発音時刻系列 Θ * を選び出し それを用いて演奏系列の発音時刻を量子化する
30
31 * 大槻 中井 下平 嵯峨山 隠れマルコフモデルによる音楽リズムの認識 (2002) T R * = argmax P R L IOI (θ,φ ) t t R M R t=1 P R 単語 R の出現確率 L IOI ( θ t, φ t ) 音価 θtから音長 φtが生成する確率密度
32 大槻 中井 下平 嵯峨山 隠れマルコフモデルによる音楽リズムの認識 (2002) テンポのゆらぎの大きな曲に対しては 十分な精度が得られない Ken'ichi Toyoda, Kenzi Noike, and Haruhiro Katayose: Utility System for Constructing Database of Performance Deviations, Proc. ISMIR2004, pp ( ) +
33 大槻他 : 隠れマルコフモデルによる音楽リズムの認識 T R * = argmax P R L IOI (θ t,φ t ) R M R t=1 前述の 123 を用いて拡張 R * = argmax R M R,P M P,V M V P R P P P V T t=1 L P IOI L ratio L V vel
34 典型フレージング!! L P IOI
35 ! 音長の比 (φt+1/φt) と音価の比 (θt+1/θt) の差から尤度を求める ( L ratio と表す )
36 !! L V vel
37 100 閾値処理 92.9 HMM 開始と終了 2 小節ごと 1 小節ごと強拍ごと各和音
38 あるシステムがマルコフ過程に従って遷移する内部状態を持ち 各状態に応じた記号を確率的に出力すると考えたとき 記号の出現確率分布からシステム内部の状態遷移を推定する確率モデル 外部から観測できるのは記号の系列だけであり 内部の状態遷移が直接観測できないところから 隠れ と呼ばれる
39 Bakis モデル [] 内は,a, b の出現確率自身, 次のノード, その次のノードへの連結により時間変動成分を吸収. このモデルにおいて,aba を与える確率は?
40 ! n P(y M) = P(q it q it 1, M) P(y t q it 1,q it, M) i 0,i1 it t
41 ! n P(y M) = P(q it q it 1, M) P(y t q it 1,q it, M) i 0,i1 it t P1= = P2= = P3= = P4= = P5= = P6= = P(aba M)=P1+P2+P3+P4+P5+P6 =
i ii iii iv v vi vii ( ー ー ) ( ) ( ) ( ) ( ) ー ( ) ( ) ー ー ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 13 202 24122783 3622316 (1) (2) (3) (4) 2483 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) 11 11 2483 13
2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 I II III 11 IV 12 V 13 VI VII 14 VIII. 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 _ 33 _ 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 VII 51 52 53 54 55 56 57 58 59
untitled
i ii iii iv v 43 43 vi 43 vii T+1 T+2 1 viii 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 a) ( ) b) ( ) 51
i
14 i ii iii iv v vi 14 13 86 13 12 28 14 16 14 15 31 (1) 13 12 28 20 (2) (3) 2 (4) (5) 14 14 50 48 3 11 11 22 14 15 10 14 20 21 20 (1) 14 (2) 14 4 (3) (4) (5) 12 12 (6) 14 15 5 6 7 8 9 10 7
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 () - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57
入門ガイド
ii iii iv NEC Corporation 1998 v P A R 1 P A R 2 P A R 3 T T T vi P A R T 4 P A R T 5 P A R T 6 P A R T 7 vii 1P A R T 1 2 2 1 3 1 4 1 1 5 2 3 6 4 1 7 1 2 3 8 1 1 2 3 9 1 2 10 1 1 2 11 3 12 1 2 1 3 4 13
<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D208376838C835B83938365815B835683878393312E707074205B8CDD8AB78382815B83685D>
i i vi ii iii iv v vi vii viii ix 2 3 4 5 6 7 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
SC-85X2取説
I II III IV V VI .................. VII VIII IX X 1-1 1-2 1-3 1-4 ( ) 1-5 1-6 2-1 2-2 3-1 3-2 3-3 8 3-4 3-5 3-6 3-7 ) ) - - 3-8 3-9 4-1 4-2 4-3 4-4 4-5 4-6 5-1 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 5-7 5-8 5-9 5-10 5-11
262014 3 1 1 6 3 2 198810 2/ 198810 2 1 3 4 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1... 1... 2... 2... 4... 5... 9... 9... 10... 10... 10... 10... 13 2... 13 3... 15... 15... 15... 16 4...
o 2o 3o 3 1. I o 3. 1o 2o 31. I 3o PDF Adobe Reader 4o 2 1o I 2o 3o 4o 5o 6o 7o 2197/ o 1o 1 1o
78 2 78... 2 22201011... 4... 9... 7... 29 1 1214 2 7 1 8 2 2 3 1 2 1o 2o 3o 3 1. I 1124 4o 3. 1o 2o 31. I 3o PDF Adobe Reader 4o 2 1o 72 1. I 2o 3o 4o 5o 6o 7o 2197/6 9. 9 8o 1o 1 1o 2o / 3o 4o 5o 6o
これわかWord2010_第1部_100710.indd
i 1 1 2 3 6 6 7 8 10 10 11 12 12 12 13 2 15 15 16 17 17 18 19 20 20 21 ii CONTENTS 25 26 26 28 28 29 30 30 31 32 35 35 35 36 37 40 42 44 44 45 46 49 50 50 51 iii 52 52 52 53 55 56 56 57 58 58 60 60 iv
パワポカバー入稿用.indd
i 1 1 2 2 3 3 4 4 4 5 7 8 8 9 9 10 11 13 14 15 16 17 19 ii CONTENTS 2 21 21 22 25 26 32 37 38 39 39 41 41 43 43 43 44 45 46 47 47 49 52 54 56 56 iii 57 59 62 64 64 66 67 68 71 72 72 73 74 74 77 79 81 84
これでわかるAccess2010
i 1 1 1 2 2 2 3 4 4 5 6 7 7 9 10 11 12 13 14 15 17 ii CONTENTS 2 19 19 20 23 24 25 25 26 29 29 31 31 33 35 36 36 39 39 41 44 45 46 48 iii 50 50 52 54 55 57 57 59 61 63 64 66 66 67 70 70 73 74 74 77 77
178 5 I 1 ( ) ( ) 10 3 13 3 1 8891 8 3023 6317 ( 10 1914 7152 ) 16 5 1 ( ) 6 13 3 13 3 8575 3896 8 1715 779 6 (1) 2 7 4 ( 2 ) 13 11 26 12 21 14 11 21
I 178 II 180 III ( ) 181 IV 183 V 185 VI 186 178 5 I 1 ( ) ( ) 10 3 13 3 1 8891 8 3023 6317 ( 10 1914 7152 ) 16 5 1 ( ) 6 13 3 13 3 8575 3896 8 1715 779 6 (1) 2 7 4 ( 2 ) 13 11 26 12 21 14 11 21 4 10 (
1... 1... 1... 3 2... 4... 4... 4... 4... 4... 6... 10... 11... 15... 30
1 2420128 1 6 3 2 199103 189/1 1991031891 3 4 5 JISJIS X 0208, 1997 1 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1... 1... 3 2... 4... 4... 4... 4... 4... 6... 10... 11... 15... 30 1 3 5 7 6 7
44 4 I (1) ( ) (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2)
(1) I 44 II 45 III 47 IV 52 44 4 I (1) ( ) 1945 8 9 (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2) 45 II 1 (3) 511 ( 451 1 ) ( ) 365 1 2 512 1 2 365 1 2 363 2 ( ) 3 ( ) ( 451 2 ( 314 1 ) ( 339 1 4 ) 337 2 3 ) 363 (4) 46
i ii i iii iv 1 3 3 10 14 17 17 18 22 23 28 29 31 36 37 39 40 43 48 59 70 75 75 77 90 95 102 107 109 110 118 125 128 130 132 134 48 43 43 51 52 61 61 64 62 124 70 58 3 10 17 29 78 82 85 102 95 109 iii
平成18年版 男女共同参画白書
i ii iii iv v vi vii viii ix 3 4 5 6 7 8 9 Column 10 11 12 13 14 15 Column 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Column 27 28 29 30 Column 31 32 33 34 35 36 Column 37 Column 38 39 40 Column 41 42 43 44 45
III
III 1 1 2 1 2 3 1 3 4 1 3 1 4 1 3 2 4 1 3 3 6 1 4 6 1 4 1 6 1 4 2 8 1 4 3 9 1 5 10 1 5 1 10 1 5 2 12 1 5 3 12 1 5 4 13 1 6 15 2 1 18 2 1 1 18 2 1 2 19 2 2 20 2 3 22 2 3 1 22 2 3 2 24 2 4 25 2 4 1 25 2
iii iv v vi vii viii ix 1 1-1 1-2 1-3 2 2-1 3 3-1 3-2 3-3 3-4 4 4-1 4-2 5 5-1 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 5-7 6 6-1 6-2 6-3 6-4 6-5 6 6-1 6-2 6-3 6-4 6-5 7 7-1 7-2 7-3 7-4 7-5 7-6 7-7 7-8 7-9 7-10 7-11 8 8-1
エクセルカバー入稿用.indd
i 1 1 2 3 5 5 6 7 7 8 9 9 10 11 11 11 12 2 13 13 14 15 15 16 17 17 ii CONTENTS 18 18 21 22 22 24 25 26 27 27 28 29 30 31 32 36 37 40 40 42 43 44 44 46 47 48 iii 48 50 51 52 54 55 59 61 62 64 65 66 67 68
01_.g.r..
I II III IV V VI VII VIII IX X XI I II III IV V I I I II II II I I YS-1 I YS-2 I YS-3 I YS-4 I YS-5 I YS-6 I YS-7 II II YS-1 II YS-2 II YS-3 II YS-4 II YS-5 II YS-6 II YS-7 III III YS-1 III YS-2
ii iii iv CON T E N T S iii iv v Chapter1 Chapter2 Chapter 1 002 1.1 004 1.2 004 1.2.1 007 1.2.2 009 1.3 009 1.3.1 010 1.3.2 012 1.4 012 1.4.1 014 1.4.2 015 1.5 Chapter3 Chapter4 Chapter5 Chapter6 Chapter7
AccessflÌfl—−ÇŠš1
ACCESS ACCESS i ii ACCESS iii iv ACCESS v vi ACCESS CONTENTS ACCESS CONTENTS ACCESS 1 ACCESS 1 2 ACCESS 3 1 4 ACCESS 5 1 6 ACCESS 7 1 8 9 ACCESS 10 1 ACCESS 11 1 12 ACCESS 13 1 14 ACCESS 15 1 v 16 ACCESS
untitled
I...1 II...2...2 III...3...3...7 IV...15...15...20 V...23...23...24...25 VI...31...31...32...33...40...47 VII...62...62...67 VIII...70 1 2 3 4 m 3 m 3 m 3 m 3 m 3 m 3 5 6 () 17 18 7 () 17 () 17 8 9 ()
活用ガイド （ソフトウェア編）
(Windows 95 ) ii iii iv NEC Corporation 1999 v P A R T 1 vi P A R T 2 vii P A R T 3 P A R T 4 viii P A R T 5 ix x P A R T 1 2 3 1 1 2 4 1 2 3 4 5 1 1 2 3 4 6 5 6 7 7 1 1 2 8 1 9 1 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4
3 5 18 3 5000 1 2 7 8 120 1 9 1954 29 18 12 30 700 4km 1.5 100 50 6 13 5 99 93 34 17 2 2002 04 14 16 6000 12 57 60 1986 55 3 3 3 500 350 4 5 250 18 19 1590 1591 250 100 500 20 800 20 55 3 3 3 18 19 1590
M41 JP Manual.indd
i ii iii iv v vi vii 1 No / A-B EQ 2 MIC REC REC00001.WAV Stereo CH:01 0:00:00 1:50:00 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 1 F F A A 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 Φ 35 36 37 38
困ったときのQ&A
ii iii iv NEC Corporation 1997 v P A R T 1 vi vii P A R T 2 viii P A R T 3 ix x xi 1P A R T 2 1 3 4 1 5 6 1 7 8 1 9 1 2 3 4 10 1 11 12 1 13 14 1 1 2 15 16 1 2 1 1 2 3 4 5 17 18 1 2 3 1 19 20 1 21 22 1
様々なミクロ計量モデル†
担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル
86 7 I ( 13 ) II ( )
10 I 86 II 86 III 89 IV 92 V 2001 93 VI 95 86 7 I 2001 6 12 10 2001 ( 13 ) 10 66 2000 2001 4 100 1 3000 II 1988 1990 1991 ( ) 500 1994 2 87 1 1994 2 1000 1000 1000 2 1994 12 21 1000 700 5 800 ( 97 ) 1000
活用ガイド （ソフトウェア編）
(Windows 98 ) ii iii iv v NEC Corporation 1999 vi P A R T 1 P A R T 2 vii P A R T 3 viii P A R T 4 ix P A R T 5 x P A R T 1 2 3 1 1 2 4 1 2 3 4 5 1 1 2 3 4 5 6 6 7 7 1 1 2 8 1 9 1 1 2 3 4 5 6 1 2 3 10
i
i ii iii iv v vi vii viii ix x xi ( ) 854.3 700.9 10 200 3,126.9 162.3 100.6 18.3 26.5 5.6/s ( ) ( ) 1949 8 12 () () ア イ ウ ) ) () () () () BC () () (
NLP プログラミング勉強会 5 HMM による品詞推定 自然言語処理プログラミング勉強会 5 隠れマルコフモデルによる品詞推定 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1
自然言語処理プログラミング勉強会 5 隠れマルコフモデルによる品詞推定 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 品詞推定 文 X が与えられた時の品詞列 Y を予測する Natural language processing ( NLP ) is a field of computer science JJ -LRB- -RRB- VBZ DT IN 予測をどうやって行うか
CRS4
I... 1 II... 1 A... 1 B... 1 C... 1 D... 2 E... 3 III... 3 A... 3 B... 4 C... 5 IV... 8 A... 8 B... 8 C... 9 D... 10 V... 11 A... 11 B... 11 C... 12 VI... 12 A... 12 B... 12 C... 12 VII... 13 ii I II A
活用ガイド (ソフトウェア編)
ii iii iv NEC Corporation 1998 v vi PA RT 1 vii PA RT 2 viii PA RT 3 PA RT 4 ix P A R T 1 2 3 1 4 5 1 1 2 1 2 3 4 6 1 2 3 4 5 7 1 6 7 8 1 9 1 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 11 1 12 12 1 13 1 1 14 2 3 4 5 1
パソコン機能ガイド
PART12 ii iii iv v 1 2 3 4 5 vi vii viii ix P A R T 1 x P A R T 2 xi P A R T 3 xii xiii P A R T 1 2 3 1 4 5 1 6 1 1 2 7 1 2 8 1 9 10 1 11 12 1 13 1 2 3 4 14 1 15 1 2 3 16 4 1 1 2 3 17 18 1 19 20 1 1
パソコン機能ガイド
PART2 iii ii iv v 1 2 3 4 5 vi vii viii ix P A R T 1 x P A R T 2 xi P A R T 3 xii xiii P A R T 1 2 1 3 4 1 5 6 1 2 1 1 2 7 8 9 1 10 1 11 12 1 13 1 2 3 14 4 1 1 2 3 15 16 1 17 1 18 1 1 2 19 20 1 21 1 22
untitled
23 12 10 12:55 ~ 18:45 KKR Tel0557-85-2000 FAX0557-85-6604 12:55~13:00 13:00~13:38 I 1) 13:00~13:12 2) 13:13~13:25 3) 13:26~13:38 13:39~14:17 II 4) 13:39~13:51 5) 13:52 ~ 14:04 6) 14:05 ~ 14:17 14:18 ~
21 1 11 11 11 11 13 13 13 14 14 14 211 216 217 2118 221 222 222 223 225 226 226 227 2 228 229 229 2210 2211 2213 2216 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2233 2234 2234 2236 2237 2238 2238 2239 2240 2241 3
1... 1 2... 1 1... 1 2... 2 3... 2 4... 4 5... 4 6... 4 7... 22 8... 22 3... 22 1... 22 2... 23 3... 23 4... 24 5... 24 6... 25 7... 31 8... 32 9... 3
3 2620149 3 6 3 2 198812 21/ 198812 21 1 3 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 JIS 4 JIS X 0213:2004 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 2... 1 1... 1 2... 2 3... 2 4... 4 5... 4 6... 4 7... 22
生命情報学
生命情報学 5 隠れマルコフモデル 阿久津達也 京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 内容 配列モチーフ 最尤推定 ベイズ推定 M 推定 隠れマルコフモデル HMM Verアルゴリズム EMアルゴリズム Baum-Welchアルゴリズム 前向きアルゴリズム 後向きアルゴリズム プロファイル HMM 配列モチーフ モチーフ発見 配列モチーフ : 同じ機能を持つ遺伝子配列などに見られる共通の文字列パターン
第１部 一般的コメント
(( 2000 11 24 2003 12 31 3122 94 2332 508 26 a () () i ii iii iv (i) (ii) (i) (ii) (iii) (iv) (a) (b)(c)(d) a) / (i) (ii) (iii) (iv) 1996 7 1996 12
表1票4.qx4
iii iv v 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 22 23 10 11 24 25 26 27 10 56 28 11 29 30 12 13 14 15 16 17 18 19 2010 2111 22 23 2412 2513 14 31 17 32 18 33 19 34 20 35 21 36 24 37 25 38 2614
第１章 国民年金における無年金
1 2 3 4 ILO ILO 5 i ii 6 7 8 9 10 ( ) 3 2 ( ) 3 2 2 2 11 20 60 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 13 14 15 16 17 14 15 8 16 2003 1 17 18 iii 19 iv 20 21 22 23 24 25 ,,, 26 27 28 29 30 (1) (2) (3) 31 1 20
長崎県地域防災計画
i ii iii iv v vi vii viii ix - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - - 9 - 玢 - 10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16 - - 17 - - 18 - - 19 - - 20 - - 21 - - 22 - - 23 - - 24 - - 25 - -
ONLINE_MANUAL
JPN ii iii iv v 6 vi vii viii 1 CHAPTER 1-1 1 2 1-2 1 2 3 4 5 1-3 6 7 1-4 2 CHAPTER 2-1 2-2 2-3 1 2 3 4 5 2-4 6 7 8 2-5 9 10 2-6 11 2-7 1 2 2-8 3 (A) 4 5 6 2-9 1 2-10 2 3 2-11 4 5 2-12 1 2 2-13 3 4 5
ONLINE_MANUAL
JPN ii iii iv v vi 6 vii viii 1 CHAPTER 1-1 1 2 1-2 1 2 3 1-3 4 5 6 7 1-4 2 CHAPTER 2-1 2-2 2-3 1 2 3 4 5 2-4 6 7 8 2-5 9 10 2-6 11 2-7 1 2 2-8 3 (A) 4 5 6 2-9 1 2-10 2 3 2-11 4 5 2-12 1 2 2-13 3 4 5
™…
i 1 1 1 2 3 5 5 6 7 9 10 11 13 13 14 15 15 16 17 18 20 20 20 21 22 ii CONTENTS 23 24 26 27 2 31 31 32 32 33 34 37 37 38 39 39 40 42 42 43 44 45 48 50 51 51 iii 54 57 58 60 60 62 64 64 67 69 70 iv 70 71
I? 3 1 3 1.1?................................. 3 1.2?............................... 3 1.3!................................... 3 2 4 2.1........................................ 4 2.2.......................................
20 15 14.6 15.3 14.9 15.7 16.0 15.7 13.4 14.5 13.7 14.2 10 10 13 16 19 22 1 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 2,500 59,862 56,384 2,000 42,662 44,211 40,639 37,323 1,500 33,408 34,472
- 2 -
- 2 - - 3 - (1) (2) (3) (1) - 4 - ~ - 5 - (2) - 6 - (1) (1) - 7 - - 8 - (i) (ii) (iii) (ii) (iii) (ii) 10 - 9 - (3) - 10 - (3) - 11 - - 12 - (1) - 13 - - 14 - (2) - 15 - - 16 - (3) - 17 - - 18 - (4) -
2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 2 5 5 2 4 4 4 0 3 3 0 9 10 10 9 1 1
1 1979 6 24 3 4 4 4 4 3 4 4 2 3 4 4 6 0 0 6 2 4 4 4 3 0 0 3 3 3 4 3 2 4 3? 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 2 1 1 2 15 4 4 15 0 1 2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4
1 (1) (2)
1 2 (1) (2) (3) 3-78 - 1 (1) (2) - 79 - i) ii) iii) (3) (4) (5) (6) - 80 - (7) (8) (9) (10) 2 (1) (2) (3) (4) i) - 81 - ii) (a) (b) 3 (1) (2) - 82 - - 83 - - 84 - - 85 - - 86 - (1) (2) (3) (4) (5) (6)
I 12 1 26 4 23 42 1 12 2 12 3 12 4 13 5 13 6 13 7 13 8 14 9 14 10 14 11 14 2 26 3 26 10 27 28 11 28 12 28 13 28 VI 29 1 29 1 29 34 5 35 6 35 7 35 8 35 9 36 10 36 11 36 12 36 1 42 2 42 24 43 25 43 26 43
SAP11_03
第 3 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理統計的信号処理の基礎
活用ガイド （ハードウェア編）
(Windows 98) 808-877675-122-A ii iii iv NEC Corporation 1999 v vi PART 1 vii viii PART 2 PART 3 ix x xi xii P A R T 1 2 1 3 4 1 5 6 1 7 8 1 9 10 11 1 12 1 1 2 3 13 1 2 3 14 4 5 1 15 1 1 16 1 17 18 1 19
Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷
熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている
i ii iii iv v vi vii viii ix x - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - - 9 - - 10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16 - - 17 - - 18 - - 19 - - 20 - - 21 - - 22 - - 23 - - 24 - - 25 - -
,255 7, ,355 4,452 3,420 3,736 8,206 4, , ,992 6, ,646 4,
30 8 IT 28 1,260 3 1 11. 1101. 1102. 1103. 1 3 1,368.3 3 1,109.8 p.5,p.7 2 9,646 4,291 14.5% 10,p.11 3 3,521 8 p.13 45-49 40-44 50-54 019 5 3 1 2,891 3 6 1 3 95 1 1101 1102 1103 1101 1102 1103 1 6,255
ÿþ
I O 01 II O III IV 02 II O 03 II O III IV III IV 04 II O III IV III IV 05 II O III IV 06 III O 07 III O 08 III 09 O III O 10 IV O 11 IV O 12 V O 13 V O 14 V O 15 O ( - ) ( - ) 16 本 校 志 望 の 理 由 入 学 後 の
1... 1 2... 3 3... 5 1... 5 2... 6 4... 7 1... 7 2... 9 3... 9 6... 9 7... 11 8... 11 5... 7
3 2620149 1 3 6 3 2 198829 198829 19/2 19 2 3 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 1 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 2... 3 3... 5 1... 5 2... 6 4... 7 1... 7 2... 9 3... 9 6... 9 7... 11 8...
2620149 3 8 2 198802 492/ 198802 492 1 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 JIS JIS X 0213:2004 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 1... 1 2... 2 3... 2 4... 2 5... 3 6... 3 7... 4 8... 4 2... 4
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1 1 1 2 2 3 (1) 3 (2) 4 (3) 6 7 7 (1) 8 (2) 21 26 27 27 27 28 31 32 32 36 1 1 2 2 (1) 3 3 4 45 (2) 6 7 5 (3) 6 7 8 (1) ii iii iv 8 * 9 10 11 9 12 10 13 14 15 11 16 17 12 13 18 19 20 (2) 14 21 22 23 24
7 i 7 1 2 3 4 5 6 ii 7 8 9 10 11 1 12 13 14 iii.......................................... iv................................................ 21... 1 v 3 6 7 3 vi vii viii ix x xi xii xiii xiv xv 26 27
9 i 9 1 2 3 4 5 6 ii 7 8 9 10 11 12 .......................................... iii ... 1... 1........................................ 9 iv... v 3 8 9 3 vi vii viii ix x xi xii xiii xiv 34 35 22 1 2 1
i ii iii iv v vi vii viii ix x xi xii xiii xiv xv xvi 2 3 4 5 6 7 $ 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 $ $ $ 18 19 $ 20 21 22 23 24 25 26 27 $$ 28 29 30 31 $ $ $ 32 33 34 $ 35 $ 36 $ 37 38 39 40 $ 41 42 43 44
「産業上利用することができる発明」の審査の運用指針（案）
1 1.... 2 1.1... 2 2.... 4 2.1... 4 3.... 6 4.... 6 1 1 29 1 29 1 1 1. 2 1 1.1 (1) (2) (3) 1 (4) 2 4 1 2 2 3 4 31 12 5 7 2.2 (5) ( a ) ( b ) 1 3 2 ( c ) (6) 2. 2.1 2.1 (1) 4 ( i ) ( ii ) ( iii ) ( iv)
PowerPoint プレゼンテーション
ロボットの計画と制御 マルコフ決定過程 確率ロボティクス 14 章 http://www.probabilistic-robotics.org/ 1 14.1 動機付けロボットの行動選択のための確率的なアルゴリズム 目的 予想される不確かさを最小化したい. ロボットの動作につての不確かさ (MDP で考える ) 決定論的な要素 ロボット工学の理論の多くは, 動作の影響は決定論的であるという仮定のもとに成り立っている.
1... 1 1... 1 2... 1 3... 1 4... 4 5... 7 6... 7 7... 12 8... 12 9... 13 10... 13 11... 13 12... 14 2... 14 1... 14 2... 16 3... 18 4... 19 5... 19 6.
3 2620149 1 3 8 3 2 198809 1/1 198809 1 1 3 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 JIS 4 JIS X 0213:2004 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 1... 1 2... 1 3... 1 4... 4 5... 7 6... 7 7... 12 8... 12
経済数学演習問題 2018 年 5 月 29 日 I a, b, c R n に対して a + b + c 2 = a 2 + b 2 + c 2 + 2( a, b) + 2( b, c) + 2( a, c) が成立することを示しましょう.( 線型代数学 教科書 13 ページ 演習 1.17)
経済数学演習問題 8 年 月 9 日 I a, b, c R n に対して a + b + c a + b + c + a, b + b, c + a, c が成立することを示しましょう. 線型代数学 教科書 ページ 演習.7 II a R n がすべての x R n に対して垂直, すなわち a, x x R n が成立するとします. このとき a となることを示しましょう. 線型代数学 教科書
(Microsoft Word - \221\262\213\306\230_\225\266.doc)
卒業論文 HMM を用いたリスナー の印象変化の推定 5 年情報工学科東海林研究室出席番号 27 号エドワードパックエンフイ 目次 1. 目的 - - - - - - - - - - - - - - - 3 2. 隠れマルコフモデルの紹介 2.1. 隠れマルコフモデルについて - - - - - - - 4 2.2. 隠れマルコフモデルの記号 - - - - - - - 7 3. ビタビーアルゴリズムの紹介
困ったときのQ&A
ii iii iv NEC Corporation 1998 v C O N T E N T S PART 1 vi vii viii ix x xi xii PART 2 xiii PART 3 xiv P A R T 1 3 1 2 PART 3 4 2 1 1 2 4 3 PART 1 4 5 5 6 PART 1 7 8 PART 1 9 1 2 3 1 2 3 10 PART 1 1 2
Probit , Mixed logit
Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,