| 研究課題/領域番号 |
18H01062
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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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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
中川 聖一 中部大学, 工学部, 客員教授 (20115893)
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| 研究分担者 |
秋葉 友良 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00356346)
山本 一公 中部大学, 工学部, 教授 (40324230)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2021年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2019年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2018年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 英日音声翻訳 / 英日機械翻訳 / 音声要約 / テキスト要約 / 英語音声の認識 / 英語講義 / 英語講演 / 字幕 / 英語の音声認識 / 講義音声・講演音声 / TED Talks / 講義・講演の要約 / 音声翻訳 / 音声認識 / 英語講義・講演音声 / 字幕提示 / 英語講義音声 / 英語講演音声 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、英語講義・講演音声の音声認識、英日音声翻訳、音声要約の要素技術を開発し、それらを統合した日本人の学習用の字幕表示システムを開発した。本研究の対象として、主にTED Talksとした。
音声認識に関しては、TED英語講演に対して、単語音声認識精度約88％が得られた。音声翻訳に関しては、テキスト入力に対して約15のBLEU値、音声入力に対して約14のBLEU値が得られた。人手による評価では、「まずまず内容が理解でき、意図が伝わる。一部に誤訳がある」という結果が得られた。音声要約に関しては、重要文抽出要約に対して、音声入力からの要約は、テキスト入力からの要約と遜色ない結果が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大学講義のオープンコースウエア等により、手軽に有用な講義・講演音声が学習に利用できるようになった。しかし、英語音声のコンテンツを日本人学生が理解するのは困難である。例えば、TOEIC700点程度の学生でも英語講義の正しい聞き取り率は、単語換算で50％程度である。
本研究は英語の講義・講演音声から重要文を抽出し、英語音声と同期して日本語で字幕として表示するシステムを開発した。テキスト入力による重要文抽出や日本語への翻訳精度と比べて、音声入力に対して重要文抽出の精度を維持したまま、翻訳精度の低下は10％程度に抑えることができた。英語音声コンテンツを学習に利用できることを示した社会的意義は大きい。
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