研究課題
若手研究(B)
本研究では、実環境でのロボット音声認識を向上させるため、リップリーディングを用いた視聴覚統合、低信頼度の視聴覚情報でも最適な統合を実現するミッシングフィーチャ理論、認識単位を動的に変更するCoarse-to-Fine認識を用いた。この結果、最大50ポイント単語正解率を向上できることを示した。また、研究の過程で得られた課題に対応するため、計画変更を行い、対雑音頑健性および変化への即応性を両立したビートトラッキング手法を開発し、これを用いて歌って踊るロボットを開発した。以上の成果に対して国内外で計4件の賞を受けた。
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すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (12件) 備考 (2件)
日本ロボット学会誌 (掲載決定)
Lecture Notes in Computer Science, New Trends in Applied Artificial Intelligence vol.4570/2007
ページ: 905-914
「計測と制御」特集・解説 ロボット聴覚のためのインテグレーション技術 vol.46
ページ: 427-433
http://www.cyb.mei.titech.ac.jp/nakadai/