了解度計を実現するための時系列解析を利用した文章了解度予測モデル

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16K21584
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 建築環境・設備; 知覚情報処理
• 研究機関: 室蘭工業大学
• 研究代表者: 小林 洋介 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 助教 (10735103)
• 研究協力者: 近藤 和弘 ; 坂本 修一 ; 太田 健吾
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 音声了解度 / 音声明瞭度 / 機械学習 / 屋外拡声システム / PAシステム / 予測モデル

研究成果の概要

音声の主観的音声品質評価は，public-address (PA)システム，音声マスキングシステム，補聴器，携帯電話などの開発に広く使用されています。しかし屋外のPAシステムなど，評価の難しい環境で利用される場合はその客観評価が難しい。そこで，機械学習を含む客観的了解度評価システムを提案する。本研究で提案したシステムを屋外で録音した信号による実験でこのアプローチの有効性を検証することができた。

自由記述の分野

音声情報処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

駅や空港，学校など音声を放送する拡声システムは様々なところに実装されているが，必ずしも聴き取りやすいとは言い難い。本研究ではより聴き取りやすい拡声システムの設計に利用可能な音声の了解度（聴き取りやすさ or 聴き取りにくさ）の計測器を機械学習技術を利用して開発する。これにより身近な音声システムが聴き取りやすく最適化されることで国民生活の向上を目指す。