研究課題/領域番号 |
26870371
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研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
研究代表者 |
サクリアニ サクティ 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (00395005)
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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 | 音声認識 / 事象関連電位 / 脳波 |
研究実績の概要 |
頭脳循環プロジェクトでの長期海外滞在のため、事象関連電位と自動音声認識の統合に関する研究はあまり推進できず、主な研究活動として、非母語者を含めた話者の相違、騒音下での発話など環境条件の相違、感情を持った発話など話し方の相違に着目した自動音声認識の改良を行った。 上記の問題点を解決する手段として、深層学習としても知られる脳神経モデリングの利用に取り組んだ。 結果は、深層学習により、自動音声認識は改良され、学会での研究成果発表につながった。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2015年度は「頭脳循環を加速する若手研究者戦略的海外派遣プログラム」の枠組みでフランス国立情報学自動制御研究所(INRIA)に客員研究員として約10か月間の長期滞在を行い、RITSチームで自律型自動車向け自動音声認識システムの構築に係る共同研究に従事した。派遣先では当該研究課題に費やす時間を取るのが難しく、当初予定していた研究計画の通り作業を遂行できなかったため。
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今後の研究の推進方策 |
今後は、これまでの研究を引き継ぎ、事象関連電位と自動音声認識の統合に関する研究を行う。 (a) 新たな評価方法の構築: ERP 実験の結果を分析し、コミュニケーションの中 で人間の脳が言葉をどのように処理し、単語誤りをどのように知覚するかを直接的に示す新たなASR 評価方法を確立する。 (b) 分析と設計: 認知知識の統合方法を分析し、知識を統計的ASR に統合した フレームワークの設計および開発を行う。 (c) システム開発: 提案したシステムにより、より意味を持つ発話内容の認識に 注力したASR性能の改善に向けて、文単位の言語モデルとデコーディング検索に関する認知知 識を統合する様々な手法を検討する。 (d) 性能評価: 提案したフレームワークの効果について応用システムの中で評価 する。
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次年度使用額が生じた理由 |
2015年度は海外滞在期間が長く、学生の発表を除き、研究備品の新規購入や学会参加のための出張を行うことができなかったため。
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次年度使用額の使用計画 |
研究をさらに促進させるために必要な計算機、ハードディスク、およびEEG/ERP実験の被験者謝金に使用する。
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