| Project/Area Number |
17K12718
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Perceptual information processing
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
TAWARA Naohiro 早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (50726255)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2017: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | パターン認識 / クラスタリング / 深層学習 / ドメイン適応 / 低資源言語音声認識 / 音響モデル / 言語モデル / 話者適応 / 話者特徴抽出 / 音素特徴抽出 / 音声強調 / 敵対的学習 / 低資源言語 / 音響特徴抽出 / 機械学習 / アルゴリズム |
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| Outline of Final Research Achievements |
Attempts have been made to discover domain-specific classes from an unknown domain. Specifically, the clustering technique to discover class, feature extraction technique to obtain class discriminative feature, and expressing unknown domain by combining known domain knowledge have been developed as the fundamental technologies for obtaining desired class from sequence data observed in the target domain.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究成果により，まだ有効な手法が確立されていない未知ドメインからの知識獲得や既知ドメイン知識から未知ドメイン知識を得るための新たな指針を与えることができた．また，本研究で提案した複数の側面をもつ観測データから特定の側面の情報を選択的に取り出すことができるディスエンタングリング特徴抽出アプローチは，本研究で想定した未知ドメインデータのみならず，より汎用的なパターン認識問題への適用が期待される．
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