| 研究課題/領域番号 |
26282049
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
西崎 博光 山梨大学, 総合研究部, 准教授 (40362082)
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| 研究分担者 |
秋葉 友良 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00356346)
北岡 教英 徳島大学, 社会産業理工学研究部, 教授 (10333501)
中川 聖一 豊橋技術科学大学, リーディング大学院教育推進機構, 特任教授 (20115893)
宇津呂 武仁 筑波大学, システム情報工学研究科(系), 教授 (90263433)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 電子ノート作成支援システム / 学習支援 / 音声認識 / 雑音除去 / 音声認識誤り訂正 / 音声ドキュメント検索 / 音声中の検索語検出 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，電子ノート作成支援システムを開発し，これを用いた際の学習効果を実証することを目的としている．具体的な研究項目は，１．音声・映像（静止画）を包括的に記録できる電子ノート作成支援システムの開発，２．授業音声の記録とノートコンテンツを有効利用するための音声処理・言語処理基盤技術の開発，３．本システムの学習効果の実証実験，の3点である．最終年度では，１．ならびに２．に関する技術の継続的な改善と，完成した電子ノートを用いた実証実験を行った．
まず１．に関連して，平成27年度までに作成した電子ノート作成支援システムのプロトタイプシステムの評価結果を踏まえて改良を行った．加えて，２．の基盤技術の実装ならびに，実証実験に向けてのバグフィックスを行った．
次に２．において，雑音下での音声認識技術として深層学習を用いた雑音除去手法開発した．提案手法により音声認識誤りを半減できることが確認できたため，電子ノートシステムに実装した．加えて，雑音に頑健に対応するために，深層学習を用いて映像と音声それぞれからの特徴抽出結果を統合する方法を開発し，音声認識の高精度化を実現した．音声認識の高度化では，深層学習を用いて音声処理用のフィルタリング技術を開発し，少量データで学習できる話者依存フィルタを開発し，音声認識率が改善することを確認した．また，深層学習による音声認識誤りの自動訂正技術も開発し，高い音声認識精度を実現した（音素認識率98％）．電子ノート作成支援としては，従来の音声検索語検出を発展させ，確信度の順に検出結果を利用し漸進的に検索結果を提示する音声内容検索手法を開発した．
最後に，開発したシステムを実際の講義で利用し，学習効果の実証実験を行った．評価実験の結果，従来の紙のノート作成と比較して試験の成績が良かったこと，学習したことが記憶に定着しやすいことを示すことができた．
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| 現在までの達成度 (段落) |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額の使用計画 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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