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音声認識分野における主な研究


    音声認識

    音声認識とは人が話した言葉をコンピュータに理解させることを理想として掲げています。
    現在の音声認識技術では、コンピュータに登録した語の中から近い語が選ばれ、
    単語列として出力されます。
    そのため、コンピュータに登録されていない語を話した時や雑音による影響など
    解決すべき課題は多種多様で、それらについて様々な研究がなされています。

    ロボット音声対話システム



    画像提供:富士ソフト

    私達、音声対話班は、ロボットを用いた音声対話システムの開発を行っています。
    現在は、富士ソフトのロボット「PALRO(パルロ)」を用いて、人とロボットとの自然な対話を目指し研究しています。

    〜音声対話システムとは〜

    音声対話システムとは、人との音声対話を通じ情報を教授するシステムです。
    音声は我々が生活する上で欠かせないコミュニケーション手段であり、単位時間当たりの伝達量や伝達に要する労力などを考えた場合、音声に勝るものは存在しません。
    そのため音声対話システムの需要は高く、音声認識技術、言語処理技術が発展してきました。
    近年ではその発展に伴い、バス運行情報案内や、音声情報案内システムなどに応用されています。




各班の研究内容

    ■ 構内アナウンス下における音声認識

    駅や空港での構内アナウンスは、音声認識をする上で誤認識の元となります。
    そこでアナウンスが鳴っている区間と人の声だけの区間を正確に判別し、誤認識を減らすことが当研究班の課題です。


    ■ ハードウェアを用いた音声認識

    音声認識を実生活に組み込もうとすると、認識器は24時間稼働することが想定されます。
    連続稼動時の消費電力を落とすには、認識器をハードウェアで稼働することが有効です。
    当研究班では効果的な消費電力の削減方法や、認識器として有用な実装方法を研究しています。



    ■ 音声認識のための残響除去

    実環境下での音声認識では、マイクに直接喋った声だけでなく、壁や床などに反射した声も一緒に認識にかけることになります。
    この残響は認識率の低下に繋がるため、これを除去することが当研究班の目的です。


    ■ 腕時計サイズなスマートフォンのフレームワーク開発

    音声認識をメインの操作に用いた、腕時計サイズのスマートフォンを想定したシステムの研究です。
    現在はAndroidで開発を行い、将来的には独自のフレームワークを構築していく予定です。




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