| 研究課題/領域番号 |
17H01763
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
戸田 智基 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (90403328)
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| 研究分担者 |
北岡 教英 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10333501)
亀岡 弘和 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, メディア情報研究部, 特別研究員 (20466402)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2019年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2018年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2017年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | 音声情報処理 / 音響信号処理 / 音声変換 / 音声強調 / 音声認識 / 音響イベント検出 / 音声認識等 / 音声等認識 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、物理的な制約を超えて音信号に含まれる情報の利活用を可能とする技術の実現を目指し、空気／体内伝導音信号の相補的活用に基づく音声／音環境情報処理基盤の構築に取り組んだ。空気／体内伝導音信号を同時収録するための基盤技術を構築するとともに、空気／体内伝導音信号間の対応関係を統計的にモデル化することで、各信号が各々別種の音源信号を優位に含むという特性を活用した空気／体内伝導音信号処理基盤技術を構築した。さらに、発声音声／聴取音強調および発声音声／聴取音認識を実現するための基盤技術を構築し、身体機能拡張への応用にも取り組んだ。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
空気伝導音信号を対象とした音声／音環境情報処理技術が盛んに研究されている状況の中、本研究では、体内伝導音信号の利活用という別の視点から、新たな音声／音環境情報処理基盤の構築に取り組んだ。空気／体内伝導音信号の相補的活用と深層学習に代表される最先端の機械学習を組み合わせることで、音の重ね合わせによる情報消失といった本質的な問題を緩和できることを学術的に示した。また、本基盤技術を応用することで、身体的機能拡張といった社会的意義の高い応用技術が実現できる可能性を見出した。
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