| 研究課題/領域番号 |
18K11369
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
齋藤 大輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (40615150)
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| 研究分担者 |
山岸 順一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (70709352)
高木 信二 名古屋工業大学, 工学研究科, 特任准教授 (50735090)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 調理支援 / 音響イベント検出 / ニューラルネットワーク / 中間特徴量 / 調理支援対話 / 対話制御 |
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| 研究実績の概要 |
2020年度は、主に音響イベント検出技術を用いた調理行動推定の高精度化について、引き続き検討を行った。これまでの成果として、音響イベント検出技術の基礎的実験においてメル周波数ケプストラム係数を用いた手法や非負値行列因子分解に基づく特徴量抽出をベースとして、HMMを用いた時系列情報の活用、ニューラルネットワークを用いた高精度化などについても検討を行った。その結果、調理に直接関係しない音響的なデータを活用してもある程度ニューラルネットワークに基づく音響検出が調理行動支援に活用可能であることが明らかになった。
一方、並行して行う予定であった大規模な調理中音響データの収録等については、新型コロナウィルス感染症の状況から十分に進めることができなかったため、こちらについては研究課題実施を延長して取り組むことを予定している。感染対策に留意した収録計画の再検討中である。
また調理行動をナビゲーションする上での対話管理については、複数レシピの行動を最適化するための各調理行動の基本時間の計測と、それを非負値行列因子分解を用いて、いくつかの基本行動に分解する手法について、予備的な検討を行った段階であり、今後このアプローチを発展させることを予定している。こちらはCPUのスケジューリングなどの、異分野の研究とも関連深いことが明らかになりつつあり、それらの活用についても検討予定である。
2020年度の発表としては、ニューラルネットワークを用いた中間特徴量の利用について、国内学会にて発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
新型コロナ感染症の状況もあり、収録等に遅れが出ている。今後、感染症対策に留意しつつ、データ収録の計画を進めるとともに、疑似データを用いた対話管理の研究なども進めることで目的達成をはかりたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
対話管理技術を調理支援に応用する大きな枠組みについて、検討をすすめると共に、最新の音響イベント検出の効能についても調査を行い、その調理支援への活用についても検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定してた収録等が現在の状況から実施できなかったため。翌年度は、様々な感染症対策等に留意しつつ使用することが予定している。
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