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J-GLOBAL ID：201702275496934706   整理番号：17A1403554

コミュニケーションロボットのための遠隔音声認識システムの構築と実証実験

Establishment and Experimental Demonstration of Distant Speech Recognition System for Communication Robot

著者 (3件)： 山本俊一 (本田技研) ,  住田直亮 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  中臺一博 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)
資料名： Honda R&D Technical Review  (Honda R&D Technical Review)
巻： 29  号： 2  ページ： 110-117  発行年： 2017年09月01日 
JST資料番号： L0353A  ISSN： 0915-3918  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人と自然な距離でコミュニケーションするためのロボット用遠隔音声認識技術を実現した。課題は二つあり,一つ目は周囲の残響や雑音の影響によって認識性能が低下することであり,これまでに開発した技術に加えて,残響抑圧,音源同定技術を導入して解決を試みた。もう一つは,人によって音声の周波数的特性や言葉の言い回しが異なることであり,音響モデルにDeep Neural Networkを,言語モデルに音声認識タスクの性質を考慮したクラスN-gramを用いることで認識性能向上を試みた。また,これらの技術をロボットシステムとして統合し,受付取次を題材とした実証実験を行った。結果として,受付取次達成率98.3%を達成するとともに,音声誤認識の原因の分析により,性能向上のためのさらなる課題を明らかにした。(著者抄録)

シソーラス用語： *知能ロボット ,  *システム ,  除去 ,  音像定位 ,  モデル ,  ニューラルネットワーク ,  実証実験 ,  *精度 ,  認識 ,  統計解析 ,  *問題 ,  *コミュニケーションロボット ,  *音声認識システム ,  誤認識 ,  残響除去 ,  ディープニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 音響モデル ,  *技術課題 ,  残響抑圧 ,  深層ニューラルネットワーク ,  *認識精度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (17件)：

• 経済産業省:ロボット新戦略-ビジョン・戦略・アクションプラン-,ロボット革命実現会議,(2015)
• 奥乃博:ロボット聴覚の現状と展望,日本ロボット学会誌,Vol.28,No.1,p.2-5,(2010)
• 河原達也:音声認識技術の現状と将来展望,電気学会誌,Vol.133,No.6,p.364-367,(2013)
• Delcroix, M., Yoshioka, T., Ogawa, A., Kubo, Y., Fujimoto, M., Ito, N., Kinoshita, K., Espi, M., Hori, T., Nakatani, T., Nakamura, A.: Linear Prediction-based Dereverberation with Advanced Speech Enhancement and Recognition Technologies for the Reverb Challenge, REVERB Workshop, (2014)
• Lee, A., Nakamura, K., Nishimura, R., Saruwatari, H., Shikano, K.: Noise Robust Real World Spoken Dialogue System Using GMM Based Rejection of Unintended Inputs, Proceedings of International Conference on Spoken Language Processing, Vol. 1, p. 173-176, (2004)

タイトルに関連する用語 (5件)： コミュニケーション ,  ロボット ,  音声認識システム ,  構築 ,  実証実験