| 研究課題/領域番号 |
18K18170
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
|
|---|
| 研究機関 | 阿南工業高等専門学校 (2018-2019, 2021)
豊橋技術科学大学 (2020) |
|---|
研究代表者 |
太田 健吾 (太田健吾) 阿南工業高等専門学校, 創造技術工学科, 准教授 (80712801)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
|
|---|
| キーワード | 音声言語処理 / 自然言語処理 / 発表音声 / プレゼンテーションスキル / 音声認識 / 音声合成 / 話し方評価 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では、人工知能の一分野である音声言語処理の技術を用いて、発表者の模範となる理想的な発表音声を自動生成し、効果的な自主練習を支援するシステムの構築に取り組んだ。このシステムを構築するための要素技術として、冗長表現を発表音声中から自動検出・除去する技術、不適切な単語や言い回し等をより簡易的で発表に適切なものに変換するための技術、発表音声の発話内容を高精度に音声認識するための技術、発表音声の韻律を改善し、話者の個人性を維持しながら模範音声を生成するための技術についてそれぞれ検討した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大学や高等専門学校などの教育機関において、基礎的な学力だけでなく、「分野横断的能力」の一つとしてプレゼンテーションスキルの養成が重要視されるようになってきた。こうした要求に対し、学生が主体的に発表や議論を行うアクティブラーニング型の授業が各校で展開されているが、プレゼンテーションの指導を行う教員の負担は大きく、学生の主体性を活かしながら、かつ、効果的に学生のスキルを伸ばす枠組みの構築が喫緊の課題となっている。本研究で提案するシステムにより、プレゼンテーション教育における教員の負担軽減と学生の効果的な自主練習の実現が期待できることから、社会的意義は大きい。
|
