| 研究課題/領域番号 |
18H03212
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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60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 公立千歳科学技術大学 (2020-2022)
北海道大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
宮永 喜一 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (20166185)
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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 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 音声認識システム / 音声情報処理 / エナジーハーベスト / 低消費電力技術 / 雑音ロバスト / ディジタル信号処理 / ハードウェア・ソフトウェア協調設計 / 回路とシステム / 音声認識 / ハードウエア・ソフトウエア協調設計 / LSI設計 / ＬＳＩ設計 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、2つの環境（劣悪音響環境、サステナビリティ環境）に対して有効な音声認識LSIシステムを設計・開発し、そのフィールド実験を実施することで、実用性の高い音声認識システムの実現を目指した。最初に、劣悪条件下における新しい音声認識技術の設計・開発・実現を行った。雑音ロバスト音声認識手法の開発と、同時に、低消費電力化のためのハードウエア・ソフトウエアの協調設計によるシステム設計を進めた。研究期間の後半では、自律型ロボットへの搭載を考慮して、SNR 0dB 以下の環境でも利用可能な、音声認識システムの性能向上を目指し、聴覚音響心理学に基づく前処理により、高性能な雑音ロバスト化を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人工知能の導入により、静かな環境や接話マイクを利用した音声認識は実用化レベルに達している。一方で、ロボットなどとの会話や、屋外などの騒音が気になる環境における音声認識の性能は十分ではなく、雑音環境にロバストな本研究成果が与える社会的意義は大きい。また、エネルギーハーべスティング技術も考慮したシステム設計は、ゼロカーボンを目指すすべての社会において重要な研究テーマであり、学術的意義も大きい。
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