【G検定】音韻とは？音素との違いと音韻認識をわかりやすく解説
2026年5月24日
「た」という音は、「ta」というひとまとまりの音節として捉えることも、「t」と「a」という2つの音素に分けて捉えることもできます。こうした「言語の音をどんな単位の体系で捉えるか」に関わる概念が音韻です。似た用語の音素との違いが試験で問われやすい、音声処理分野の基礎用語です。
【G検定】WaveNetとは？音声波形を直接生成するDeepMindの深層学習モデルを解説
2026年5月24日
「いかにも機械の声」だった合成音声を、人間の声と聞き分けにくいレベルまで一気に引き上げたのがWaveNetです。特徴量を介さずに生の音声波形そのものを生成するという大胆なアプローチで、音声合成の歴史を塗り替えました。G検定の音声処理分野では最重要級の固有名詞です。
【G検定】A-D変換とは？標本化・量子化・符号化の3ステップをわかりやすく解説
2026年5月24日
マイクで拾った人間の声は、連続的に変化するアナログ信号です。ところがコンピュータが扱えるのは0と1のデジタルデータだけ。この橋渡しをするのがA-D変換(アナログ-デジタル変換)です。音声認識の一番最初に必ず登場する、音声処理の入口となる処理です。
【G検定】大規模言語モデル(LLM)とは？GPT・BERTの仕組みと課題をわかりやすく解説
2026年5月24日
ChatGPTをはじめとする生成AIブームの中心にいるのが、大規模言語モデル(LLM)です。膨大なテキストデータで「言葉の確率」を学び切った巨大なニューラルネットワークは、翻訳・要約・対話といった多様なタスクを1つのモデルでこなします。この記事では、その仕組みと「大規模」の意味、そして残された課題を整理します。
【G検定】ワンホットベクトルとは？単語の数値化の出発点とその限界をわかりやすく解説
2026年5月24日
「犬」=[1, 0, 0]、「猫」=[0, 1, 0]、「鳥」=[0, 0, 1]。単語を数値にする最もシンプルな方法がワンホットベクトルです。仕組みは一目でわかるほど単純ですが、「なぜこれではダメで、分散表現が生まれたのか」という限界とセットで理解することが、自然言語処理の学習の出発点になります。