ローレンス・R・ラビナー | |
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| 生まれる | (1943年9月28日)1943年9月28日 |
| 母校 | マサチューセッツ工科大学(SB、SM、PhD) |
| 科学者としてのキャリア | |
| フィールド | 電気工学 |
| 機関 | ラトガース大学カリフォルニア大学サンタバーバラ校 |
| 博士課程の指導教員 | ケネス・N・スティーブンス |
ローレンス・R・ラビナー(1943年9月28日生まれ)は、アメリカの電気技師である。彼はデジタル信号処理と音声処理の分野で活躍し、特に自動音声認識のためのデジタル信号処理に注力した。AT &T社の音声認識システムの開発に携わった。
彼はカリフォルニア大学サンタバーバラ校の電気・コンピュータ工学の名誉教授であり[ 1 ] 、ラトガース大学の特別名誉教授でもある[ 2 ]。
ラビナーは1943年、ニューヨーク州ブルックリン生まれ。MIT在学中、AT&Tベル研究所の共同プログラムに参加し、デジタル回路設計と両耳聴の研究に取り組んだ。1967年に博士号を取得後、ニュージャージー州マレーヒルにあるAT&Tベル研究所の研究部門に技術スタッフの一員として加わった。1972年にスーパーバイザー、1985年に部門長、1990年にディレクター、1995年に機能担当副社長に昇進。1996年には新設のAT&T Labs - Researchに音声・画像処理サービス研究所の所長として加わった。1998年にはサンディ・フレイザーの後任として研究担当副社長に昇進し、通信、コンピューティング、情報科学の幅広いプログラムを管理した。彼は2002年にAT&Tを退職し、ラトガース大学の電気工学部に加わり、カリフォルニア大学サンタバーバラ校にも併任した。
ラビナーは、デジタルフィルタリングとデジタルスペクトル分析のためのさまざまな新しいアルゴリズムの先駆者です。これらのアルゴリズムで最も有名なものは、スペクトル分析のチャープZ変換法(CZT)[ 3 ]、 [ 4 ]、線形計画法[ 5 ]とチェビシェフ近似法に基づくさまざまな最適な有限インパルス応答( FIR )デジタルフィルタ設計法、およびデジタルサンプリングレート変換のための一連のデシメーション/補間法です。音声処理の分野では、ラビナーはピッチ検出[ 6 ]、[ 7 ]、音声合成、音声認識の分野に貢献しました。ラビナーは、任意のテキストをわかりやすい音声に変換できる最初のデジタル音声合成装置の一つを構築しました。音声認識の分野では、ラビナーは隠れマルコフモデル(HMM)として知られる音声を表現する統計的手法の創出に大きく貢献しました。ラビナーは、HMM認識器の学習における順方向-逆方向法のスケーリングアルゴリズムを初めて発表した人物である。彼の研究は、離散的または連続的な密度パラメータ分布に基づくHMMシステムをうまく実装する方法を示した。彼のHMMに関するチュートリアル論文は高く引用されている。[ 7 ]ラビナーの研究は、AT&Tが導入した一連の音声認識システムを生み出し、それまで生身のオペレータによって行われていたさまざまな「オペレータサービス」の自動化を可能にした。そのようなシステムの1つである音声認識呼処理(VRCP)システムは、ワードスポッティングとバージイン機能を備えた小さな語彙認識システム(5つのアクティブワード)を自動化した。このシステムはAT&Tに年間数億ドルの節約をもたらした。