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J-GLOBAL ID：201302286845159390   整理番号：13A0642421

コミュニケーション支援のための眼球動作入力音声合成インタフェースの研究

Eye Motion Input Based Speech Synthesis Interface for Communication Aids

著者 (6件)： FANG Fuming (千葉大) ,  篠崎隆宏 (千葉大) ,  堀内靖雄 (千葉大) ,  黒岩眞吾 (千葉大) ,  古井貞熙 (東京工大) ,  武者利光 (脳機能研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 426(WIT2012 33-43)  ページ： 29-34  発行年： 2013年01月26日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 身体的なハンディキャップにより意思疎通が難しい患者,特に筋萎縮性側索硬化症(ALS)の患者に対し代替となる効率的なコミュニケーション手段を提供することを目的として,眼電位を入力とした音声合成インタフェースを提案し研究を行っている。システムは目の周囲に配置した生体電極から眼電位信号を取り込み,音声認識技術を応用した認識器を用いて眼球動作を認識する。そしてその結果をもとに,実時間で音声合成を行う。これまでのシステムでは認識器においてコンテキスト非依存隠れマルコフモデル(HMM)や一部の眼動素のみ直前のコンテキストに依存化させたバイ眼動素モデルを用いていたが,認識性能の点で不十分であった。そこで本研究では,直前および直後のコンテキストに依存化させた状態共有トライ眼動素モデルの利用を検討する。さらに,眼動素の並びをモデル化したN-gramモデルの導入を行う。従来のコンテキスト非依存HMMのみを用いた場合の仮名認識精度が84.3%,バイ眼動素モデルを用いた場合が89.1%であったのに対し,トライ眼動素モデルを用いた場合は96.2%と認識精度が大きく向上した。さらに,N-gramモデルとして仮名3-gramモデルを使用することで,97.3%の高い認識精度が得られた。(著者抄録)

シソーラス用語： 助成 ,  入力 ,  音声合成 ,  インタフェイス ,  *入出力インタフェイス ,  *コミュニケーション ,  筋萎縮性側索硬化症 ,  生体記録図 ,  認識 ,  *眼球運動 ,  眼電図
準シソーラス用語： コミュニケーション支援 ,  意思疎通 ,  眼電位図

分類 (2件)： 入出力インタフェイス  (JC04040J) ,  生物物理学一般  (EA02020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： コミュニケーション支援 ,  眼球 ,  入力音声 ,  インタフェース ,  研究