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J-GLOBAL ID：201602239690100744   整理番号：16A1383605

音声文から自己位置推定と教師なし単語発見を統合する移動ロボットのための空間概念の獲得【Powered by NICT】

Spatial Concept Acquisition for a Mobile Robot That Integrates Self-Localization and Unsupervised Word Discovery From Spoken Sentences

著者 (3件)： Taniguchi Akira (Ritsumeikan University, Kusatsu, Japan) ,  Taniguchi Tadahiro (Ritsumeikan University, Kusatsu, Japan) ,  Inamura Tetsunari (National Institute of Informatics/The Graduate University for Advanced Studies, Chiyoda, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems  (IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems)
巻： 8  号： 4  ページ： 285-297  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2443A  ISSN： 2379-8920  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ロボットが訪れる場所に関連した語,ヒト連続音声信号からの語い獲得のための新しい教師なし学習法を提案した。筆者らは,原始的な音響モデルを除いてこれら単語の事前知識を持たないロボットによる学習新しい語の問題を取り上げて論じた。さらに,自己位置決めタスクのための学習単語とその意味を効果的に使うロボットを可能にする方法を提案した。提案した方法は空間概念に関連した潜在的変数を介して発話文の自己局在化と教師なし単語セグメンテーションのための生成モデルを統合したノンパラメトリックBayes空間概念獲得法(SpCoA)である。SIGVerse上で提案手法SpCoA,シミュレーション環境である,TurtleBot2,実環境における移動ロボットを実装した。さらに,SpCoAの性能を評価するための実験を行った。実験結果はSpCoA音声文からの地名を取得するためにロボットを可能にすることを示した。もロボットが効果的に得られた空間概念を利用し,自己位置推定における不確実性を減らすことができることを明らかにした。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  セグメンテーション ,  *単語 ,  不確実性 ,  学習 ,  音声信号 ,  *移動ロボット ,  発話 ,  ノンパラメトリック法 ,  *ロボット ,  教師なし学習
準シソーラス用語： 生成モデル ,  事前知識 ,  音響モデル ,  *自己位置推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (10件)： 音声 ,  文 ,  自己位置推定 ,  教師 ,  単語 ,  発見 ,  統合 ,  ロボット ,  概念 ,  獲得