研究紹介
A1講座研究内容
ＭＭＭＬab.
高度で柔軟な情報処理を実現するためには、自然言語情報・音声情報・画像情報などを統合してコンピュータで扱うことが益々重要になっています．我々のグループでは、機械翻訳および音声認識をコア技術に，多言語・多機能・多メディア知的システム(Multi-Lingual Multi-function Multi-media; MMMM)に関する研究を行っています．自然言語処理、音声認識・話者認識、画像処理、e-Learning、聴覚心理応用、感性情報処理、言語を理解できる知的ロボットに関する研究を行っています．
プロジェクト
- 自然言語処理技術を用いた理科教授学習システムに関する研究
- スーパー関数とコーパス知能化技術に基づく英作文支援システムに関する研究
- 分散型話者照合方式に関する研究
- 電話音声認識システム評価手法に関する研究
- 通信路誤りに頑健な音声認識手法の調査研究
- オンリンピックに向ける多言語知的総合サービスシステムの調査研究
- 統計的手法に基づく音声認識・合成系を用いた欠落音声信号の復元方式に関する研究
- 感情関数の開発およびその感性コンピュータシステムへの応用に関する研究
- 多分野に向ける双方向口語自動翻訳に関する研究
- 知的作文支援システムシリーズの研究開発
- 顔表情の自動認識と応用
- 言語・音声・脳波を総合利用した感情測定システムの研究開発
グループ研究概要
自然言語処理とは，人間が使用している言語（日本語や英語）を計算機などで処理するための技術です．現在身近に存在する自然言語処理システムとしては，ワープロなどに日本語を入力するときに使う仮名漢字変換システムや機械翻訳システムなどがあります．我々のグループでは，主に自然言語処理技術を用いて，言語処理技術に関する基礎研究からアプリケーション開発まで幅広く研究を行っています．
音声情報処理は，人間と機械（コンピュータ）のコミュニケーション，あるいは人間同士のコミュニケーションを支援するシステム（例えば音声インタフェース，音声を用いた情報検索，音声翻訳，音声の強調・声質変換，補聴器など），情報システムを構築する上で重要な技術です．
音声認識とは「音声から何を話しているかを判断する技術」で，話者認識は「音声から誰が話しているかを判断する技術」である話者識別と「本人の声かどうかを判断する」話者照合にわけることができます．
私たちの研究室では，雑音があっても，携帯電話でも，正しく音声認識・話者認識ができる方法の研究を進めており，次世代携帯電話用世界標準音声認識エンジンの開発や，特定の人の声だけに反応する自動車やロボット用の音声認識・話者認識システムの開発を進めています．