| 研究課題/領域番号 |
19H01125
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
北岡 教英 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10333501)
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| 研究分担者 |
小林 彰夫 筑波技術大学, 産業技術学部, 准教授 (10741168)
山本 一公 中部大学, 工学部, 教授 (40324230)
西崎 博光 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (40362082)
西村 良太 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (50635878)
宇津呂 武仁 筑波大学, システム情報系, 教授 (90263433)
東中 竜一郎 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (90396151)
入部 百合絵 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (40397500)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
45,110千円 (直接経費: 34,700千円、間接経費: 10,410千円)
2021年度: 12,350千円 (直接経費: 9,500千円、間接経費: 2,850千円)
2020年度: 18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
2019年度: 14,560千円 (直接経費: 11,200千円、間接経費: 3,360千円)
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| キーワード | 高齢者音声認識 / 雑談対話 / 質問誘導対話 / 認知症傾向検出 / 高齢者音声 / 対話 / 雑談 / 認知症傾向スクリーニング / 音声対話 / 高齢者 / 音声認識 / 認知力診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
認知症の予防に有効な手段である音声対話に着目し、高齢者と高度な音声会話ができる音声対話システムを開発する。このために、高齢者を対象とした音声認識・合成および対話の基盤技術、暗黙的な高齢者の認知力推定手法を研究し、実用対話システムの実現を目指す。この目標に対して、高齢者音声認識技術、聞きやすい音声合成技術、音声対話技術（中でも雑談中の話題抽出や質問応答など)、対話相手の認知状態検知技術を研究し、これらを統合して対話システムを実現し有効性評価を実施する。
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| 研究成果の概要 |
高齢者は音声認識・音声対話システムを利用することによる恩恵を多く受けられると考えられる。そこで、高齢者を対象とした音声対話システムを構築するための基盤技術を開発した。具体的には、高齢者（特に80歳を超えるような超高齢者）の音声認識を高精度化するために多くの高齢者の音声を録音した。さらにこの音声データを用いて高齢者音声認識を高精度化した。また対話システムとして、シナリオに沿って対話するオートマトン制御方式とChatGPTのようなChatBot型雑談対話方式を相互に行き来しながら想定質問に誘導する対話方式を開発した。さらに音声から認知症傾向の有無を診断する方法も考案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
音声認識・対話技術の恩恵を受けやすいはずの高齢者は、その認識率の低さや対話制御の未熟さから十分な恩恵を受けていない。そこで高齢者の音声認識の精度を飛躍的に高めること、また対話制御をシナリオベースと雑談対話を織り交ぜることが可能なものにすることでその可能性を格段に高めることができる。高齢者施設などではケアするスタッフの人員確保が困難な状態であるが、そうした対話相手が存在するだけで負担が小さくなり、社会的にも意義がある。さらに、雑談など対話をしている間に認知症傾向が自動的に診断できれば、早期発見や対応をスタッフに促すことが可能となる。
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