| 研究課題/領域番号 |
17K18075
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
教育工学
知能情報学
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| 研究機関 | 北海学園大学 (2018-2020)
東京工科大学 (2017) |
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研究代表者 |
長谷川 大 北海学園大学, 工学部, 准教授 (30633268)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | Pedagogical Agent / Gesture / Deep Neural Network / ジェスチャ生成 / MOOCs / ジェスチャ自動生成 / ディープニューラルネットワーク / MOOC / IDML |
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| 研究成果の概要 |
本研究は学習者が教材を作成するMOOC（LG-MOOC）を構想し、そのための要素技術として、Pedagogical Agentのジェスチャの自動生成手法とInstructional Design理論にもとづく教材作成のためのマークアップ言語（IDML）の開発を目的とした。研究期間内では主に前者の課題に取り組み、ジェスチャ自動生成のためにスピーチ音声とジェスチャをペアとしてデータセットを作成し、Deep Neural Networkを用いて音声からジェスチャを生成するモデルを構築した。生成されたジェスチャは概ね自然な動きとして知覚されたが、スピーチの意味内容との対応は不十分な結果であった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で作成したデータセットは、日本語話者のジェスチャが3次元データとして収録されている。日本語話者によるデータセットは貴重であり、データセットおよびジェスチャ生成のためのプログラムはgithubで公開している。また本研究ではデータドリブンアプローチによってスピーチ音声から人間のジェスチャを生成する手法を提案した。生成されたジェスチャは動作として人間らしい自然さがあり、このアプローチの可能性を示唆するものであった。この技術が実現されれば、教育エージェントのみならず、ヒューマノイドロボットなど、Human-Agent/robot Interactionへの広い応用が期待できる。
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