| 研究課題/領域番号 |
26330211
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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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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 愛知工科大学 |
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研究代表者 |
實廣 貴敏 愛知工科大学, 工学部, 准教授(移行) (60394996)
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| 連携研究者 |
武田 一哉 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (20273295)
鹿野 清宏 奈良先端科学技術大学院大学, 名誉教授 (00263426)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 音声認識 / 音声対話システム / 音源距離推定 / 音響モデル / VQコードブック / 深層学習 / Deep Belief Network / 発話者距離推定 / Deep Neural Network |
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| 研究成果の概要 |
音声対話システムにおいて，周囲状況を把握する方法の一つとして，単一マイクロホンにおいて，音声そのものからその特性を推定・識別することで，発話者の口からマイクまでのおよその距離を推定する手法を提案する．距離ごとに収録された音声データをDeep Neural Network (DNN)の一種で学習する．使用時には，短時間に区切られた音声フレームをDNNに入力し，推定距離を出力する．全フレームで推定距離の多数決を行うことで1発話の推定距離を得る．0.2 mと5 mの音声識別実験では，約85%の識別率を得ることができた．
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