| 研究課題/領域番号 |
24K06343
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
福森 隆寛 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (60755817)
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| 研究分担者 |
高畑 翔吾 滋賀医科大学, 創発的研究センター, 特任助教 (30976783)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 音声の聴き取りやすさ / 発声訓練支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，授業支援の基盤技術として，教育現場における音声の聴き取りやすさの評価および発声訓練支援技術を構築する．まず，ノイズのないクリーンな音声の聴取実験および音声認識実験を行い，多種多様な音声特徴量と聴き取りやすさの関係を深層学習でモデル化する．次に，対面授業やオンライン授業で想定される外乱を網羅的に生成し，学習データセットの多様性を大幅向上させることで，授業形態の変化に頑健なモデルへと拡張する．最後に，深層学習フレームワークにおいて評価理由の説明機構を構築し，聴き取りやすさの向上に必要な音声特徴量を可視化する．
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