| 研究課題/領域番号 |
26280055
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
篠崎 隆宏 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80447903)
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| 研究分担者 |
能勢 隆 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90550591)
Duh Kevin (DUH Kevin) 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (80637322)
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| 連携研究者 |
荒井 隆行 上智大学, 理工学部・情報理工学科, 教授 (80266072)
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| 研究協力者 |
渡部 晋治
DUH Kevin
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
15,730千円 (直接経費: 12,100千円、間接経費: 3,630千円)
2017年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2016年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2015年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2014年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | 音声言語情報処理 / 深層学習 / モデル構造最適化 / 半教師あり学習 / 高性能音声認識システム / 強化学習 / ブラックボックス最適化 / 進化的アルゴリズム / 教師なし学習 / 教師なし適応 / 情報工学 / 音声等認識 / 音声認識 / ディープニューラルネットワーク / 音響モデル / 言語モデル / 音声合成 / 国際研究者交流（アメリカ） |
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| 研究成果の概要 |
少量のラベル付き音声データと大量のラベル無し音声データから音声言語を学習したり、人手に頼ることなく自動的にシステム構造や学習条件を最適化しシステム性能を最大化したりすることのできる、自律的な音声言語情報処理システムの仕組みを実現することを目的に研究を行った。進化戦略を用いた大規模なニューラルネットワークシステムの自動最適化手法や、音声をモデル化する各種の統計モデルの教師なし学習法、強化学習法の提案を行い、実験により有効性を示した。研究成果発表の一環として公開したフリーな高性能日本語音声認識システムは、国内外で幅広く用いられている。
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