AI技術も活用した大規模Web手話映像コーパスの構築: コーパス手話学への機縁

• 研究課題/領域番号: 23K17273
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分2:文学、言語学およびその関連分野
• 研究機関: 立命館大学
• 研究代表者: 田中 省作 立命館大学, 文学部, 教授 (00325549)
• 研究分担者: 本田 久平 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (40342589)
• 研究期間 (年度): 2023-06-30 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 25,740千円 (直接経費: 19,800千円、間接経費: 5,940千円); 2026年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円); 2025年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円); 2024年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2023年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
• キーワード: 日本手話 / コーパス / 手話映像 / Web / 手話映像同定

研究開始時の研究の概要

視覚言語である手話の研究においても，機械可読の大規模用例集（コーパス）の重要性が高まっている．しかし，話者の少なさ，コミュニティの小ささ，映像として記録される特異性，映像内の多様な情報の混濁といった問題から，大規模化は容易でない．そこで，本研究は日本手話を念頭に，Web上の手話映像にまで対象を広げ，日本手話映像コーパスの構築のための方法論を確立する．AI技術を活用し，Web上の手話映像を正しく集め，映像内の手話会話部分の同定や情報付与，個人情報などを制御し，今までにない規模の手話コーパスの構築を試みる．研究事例を蓄積し，開発したプログラム群を公開することで，手話研究の進展を誘引する．