WEKO3
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日常生活音からのリアルタイムADL 認識方法の研究
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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1731100.pdf (5.5 MB)
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2019-04-18 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | ja | |||||
タイトル | 日常生活音からのリアルタイムADL 認識方法の研究 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||
資源タイプ | thesis | |||||
著者 |
竹之内, 翔太郎
× 竹之内, 翔太郎 |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 人間の行動や心情などを基にして,状況に応じて最適な制御ができるサービスが注目されているが,そのサービスを有用なものにするには,高次情報を得るためにセンサデータから得る低次情報が重要になる.そこで本研究では,ADL(日常生活行動)や心情などの把握を目的として,生活音や非言語音を話声や雑音と識別しながらリアルタイム認識ができるシステムの開発を行った.多種類の非言語音および生活音を対象としてリアルタイム認識を行った先行研究において,使われた認識手法によって,本研究で認識したい音声に対しても使えるかどうかについて検証した.その結果,「話声と非言語音が共存していないこと」や「雑音入力による誤検出対策が行われていない」という課題があり,さらにその手法が話声や非言語音の認識に向いていないという仮説を得た.そこで,「話声や雑音と識別するための手法」や「非言語音認識に適した状態定義手法」に関する既存研究について調査し,リアルタイム認識時の要件についても考慮した上で認識手法を提案した.さらに,提案手法に合った音声認識エンジンを用いてリアルタイム認識の実装を行うことにした.提案手法の認識精度を検証することを目的に,様々な話者や環境下での音声を使って3 種類の評価を行った.その結果,疑似音素列定義による非言語音同士での分類はそれなりの結果となったものの,連続音声からのリアルタイム認識を想定した処理を含めた場合,「非言語音の検出率」や「雑音入力による非言語音の誤検出」に関して課題が残った.その一方で話声による生活音および非言語音の誤検出は抑えることができたことに加えて,生活音については1 種類を除いて比較的正確な認識ができていた.また発話中に笑った場合でも,リアルタイム認識時と同様の設定で約65%の割合で笑いを検出することができたため,連続音声からのリアルタイム笑い声検出には本手法が有効になると考えた. | |||||
学位名 | ||||||
学位名 | 修士 | |||||
学位授与機関 | ||||||
学位授与機関名 | 電気通信大学 | |||||
学位授与年度 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 2018 | |||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2019-03-25 | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | AM | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||
専攻 | ||||||
情報理工学研究科 | ||||||
専攻 | ||||||
情報・ネットワーク工学専攻 |