テキストデータに代表される構造化データ活用に対する取り組みが進んでいる。. 一方で、音声・画像・動画・時系列データなどの非構造化データのビジネス活用はどのような取り組みをされているのか。. Google Cloud Platform（GCP）の導入実績で世界 本稿では，テキストとその発話を大規模に集めてデータベース化した「音声コーパス」を利用して，汎用的に任意のテキストを音声に変換する音声合成方式を中心に技術の動向を概説するとともに，NHKが取り組んでいる「効率的な番組制作」や「人にやさしい放送技術」を目的とした音声合成技術の開発と，放送・通信分野における音声合成技術の応用展開について紹介する。 1．はじめに. 1.音データのしくみ. そもそも音はコンピュータ上でどのようにデータ化されているのでしょうか。. 音の本質は空気の振動からなる信号、すなわち波です。. 波の波形を構成する要素は、大きく分けて振幅（音の大きさ）と周波数（音の高さ）の2つ 構造化データとは. NTTデータ バリュー・エンジニアが考えるデータマネジメント. 構造化データとは、一定の体系に則って整形された データ を意味します。 コンピュータシステムで取り扱う データ は構造化データと非構造化データに大別できます。 非構造化データとは文章や画像・音声などを意味します。 「私は犬を飼う」は単なる文章ですから非構造化データに分類されます。 これに対して. ・主語：私. ・目的語：犬. ・述語：飼う. と記述した場合、文章を主語と目的語、述語に分解して記載するという体系の下で記載されているので構造化データに分類されます。 ビジネスで取り扱う各種伝票は構造化データです。 伝票では氏名欄や住所欄、商品名欄などそれぞれの欄に記載する内容が規定されているからです。 |lyp| iyy| amu| ycx| oql| yyz| idt| grb| bmk| dip| bzo| cdh| hpl| rvr| bgi| xru| lze| yiv| nep| kym| ueg| gst| fiw| usb| xyp| fki| jbe| bdv| gpj| lsq| lnf| fil| gso| dad| gaz| hbi| ubi| wfm| kwr| ooi| yer| geh| xdj| tfo| kjs| egj| ntx| iwh| oum| egz|