2018 Fiscal Year Annual Research Report
Developing word retrieval assistance systems for people with aphasia based on conversation analysis in speech and language therapy
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16K00229
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
黒岩 眞吾 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (20333510)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀内 靖雄 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (30272347)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 失語症 / コミュニケーションロボット / 呼称訓練 / 語想起 / PACE / 話者認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
会話ロボット(Pepper)を用いた絵カード呼称訓練アプリを開発し病院及び失語症者宅で長期にわたるフィールドテストを昨年度より継続している．最も大きな研究成果は「慢性期」の失語症者においても呼称の改善が確認できたことである．その結果をまとめて電子情報通信学会論文誌，及び言語聴覚系の学会で発表した．また，研究成果のより広範囲な社会還元を図るため，同アプリをタブレット端末に移植すると共に，言語聴覚士がインターネット上で訓練状況の確認，訓練プログラムの更新，メッセージの送受信ができるサーバーの構築を行った（技術移転を行い製品化）．今後，構築したアプリを病院や介護施設等で使用してもらい，その有効性を検証すると共に普及を図る．
失語症者の単語思い出し支援技術に関しては，誤った回答を想定した上で質問数最小の条件で正答にたどり着ける新たなアルゴリズムを考案し学会発表を行った．現在，国際論文の投稿準備を進めている．また，Wikipediaから思い出し支援に必要な質問を自動で獲得する手法の検討を行い，小規模ながら県名を対象とした質問の自動生成手法を構築した．さらに，思い出し支援技術を応用した語想起の訓練アプリ(物品名のヒントを提示し失語症の方に物品を回答させる）を構築し前記のタブレット端末に搭載しフィールドテストを開始した．なお，世代によって答え易い質問が異なることへの対応が今後の課題となる．
話者認識を用いた話者名思い出し支援に関しては，会議冒頭の挨拶など，丁寧に発声している状況では一定の性能を出すことができた．一方で，日常の盛り上がった会話などを対象とした（実験ではゲーム中の音声を対象とした）場合は深層学習を含む最新の話者ダイアライゼーション技術等を用いても６割程度の精度に留まった．今後，発声スタイルの変化や感情の盛り上がり等で発声が変形した場合でも同一話者と識別できる技術の研究が必要となる．
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