| 研究課題/領域番号 |
22520612
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| 研究機関 | 富山高等専門学校 |
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研究代表者 |
COOPER T・D 富山高等専門学校, 一般教養科, 准教授 (70442449)
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| 研究分担者 |
塚田 章 富山高等専門学校, 電子情報工学科, 教授 (40236849)
山口 晃史 富山高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (40239877)
成瀬 喜則 富山高等専門学校, 国際ビジネス学科, 教授 (00249773)
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| 研究期間 (年度) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| キーワード | virtual interview / facial recognition / voice recognition / speaking tests / self-study |
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| 研究概要 |
我が国のTOEFL iBTのスピーキングセクションの結果は110カ国中最下位である．これは我が国の英語教育が，リーディング，ライティング，文法が主体でありスピーキング練習があまりなされていないことに起因すると考えられる．スピーキングについては，限られた授業時間内にクラスの学生全員にインタビューすることが困難である事が問題の一つである．本課題では，10分程度の時間でクラス全員にインタビューテストを行えるよう，webカメラで取得した画像/音声をサーバに記録する仮想インタビューシステムの開発を行うことを目的としている．本年度は以下の内容を実施した．
・顔認証機能の精度向上：ゲーム用モーションキャプチャデバイスであるKinectを使用して深度情報に基づくマッチング法を開発した．これまでのエッジを用いる方法に比べ認識率が格段に向上した．また，深度情報から顔向き検出も容易に行える．
・音声認識エンジンの認識率向上：Carnegie Mellon Universityが開発している英語音声認識エンジンSphinxを用いて，選択問題を英語の発声で解答し，これを自動採点する機能を開発した．Nativeの実験では90%程度の認識率が得られるが，音声認識エンジンの解析モデルが日本人対応でないため，日本人では70-80%の認識率である．
・成果発表：New Orleansで成果発表を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
理由
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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