研究課題/領域番号 |
23K25323
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分02060:言語学関連
小区分02080:英語学関連
合同審査対象区分:小区分02060:言語学関連、小区分02080:英語学関連
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研究機関 | 豊田工業大学 |
研究代表者 |
原 大介 豊田工業大学, 工学部, 教授 (00329822)
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研究分担者 |
三輪 誠 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00529646)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
11,310千円 (直接経費: 8,700千円、間接経費: 2,610千円)
2026年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2025年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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キーワード | 日本手話 / 機械学習(深層学習) / 適格性 / 音素配列 / 音節 |
研究開始時の研究の概要 |
日本手話にも音節に相当する単位が存在し、動き要素、手型要素、位置要素、掌の向き、中手骨の方向等の音節構成要素が同時に組み合わさり形成される。しかし、適格な音節構成要素同士の組み合わせであっても不適格と判定される組み合わせ(不適格音節)が多く存在する。この事実は、音声言語の「音素配列論的制約」に相当する制約が日本手話も存在することを示している。本研究では、適格音節データベースと不適格音節のデータベース(音節構成要素に分解し記号化してエクセルに登録)を使い不適格音節に含まれる不適格性要因の発見・抽出を試みる。その際、機械学習・深層学習の複数のアルゴリズムを積極的に活用する。
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