2020 Fiscal Year Annual Research Report
音声処理・言語処理技術を用いた作業記録・手順書作成方式に基づく技術伝承システム
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17H01977
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
西崎 博光 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (40362082)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北岡 教英 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10333501)
山本 一公 中部大学, 工学部, 准教授 (40324230)
宇津呂 武仁 筑波大学, システム情報系, 教授 (90263433)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 音声認識 / ノウハウ・暗黙知 / 技術伝承 / 雑音処理 / ユーザインタフェース / 専門用語認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度の研究実績は次の通りである。
【内容：音声基盤技術の開発】作業記録および手順書作成システムのプロトタイプの被験者による評価実験において，音声認識の低さが大きな問題となっており，引き続き音声認識技術を研究した。低遅延・高精度なリアルタイム音声認識システムの開発と公開，相当大きな雑音でも正確な音声区間が検出できる技術の開発，音認識モデルの精度改善のためのデータ拡張技術を開発した。また，音声認識を専門知識の伝承に用いるにあたって様々な専門用語を認識できるようにする必要があるために，音声認識システムにおける言語モデルに新規語を追加できるトークンを入れて学習することにより，認識時に動的に専門用語を追加できる技術を開発した。加えて，少量の音声で効率的に音響モデルを適応化する手法について引き続いて研究を行った。フィルタバンクにより自動的に特徴抽出を行うFilterbank DNN-HMMのベースにした高齢者話者適応実験を行い，モデル適応の効果があることを確認した。
【内容：言語基盤技術の開発】様々なノウハウサイトに掲載されているノウハウ事例と比較してもより頻繁に発生していると予測される質問と，それに対する回答が多く掲載されているコミュニティQAサイトに着目し，ノウハウ機械読解モデルの適用・評価を行った。
【内容：システムのユーザインタフェースと実証実験】スマートグラス上で作業指示，あるいは作業のヒントが出せるユーザインタフェースを開発した。2020年度はコロナ禍のため多くの研究行動が制限されてしまい，本来なら実証実験を行うところであったが，協力企業等もコンプライアンスの関係で実施ができなかった。ただ，2019年度までは製造業中心の作業を対象としてきたが，2020年度は，ぶどう栽培作業のノウハウを収録しており，このデータを用いて引き続き研究を行う予定である。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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