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J-GLOBAL ID：202002268936994953   整理番号：20A2516251

非エキスパートDHH人による機械学習の利用:技術的理解と音知覚【JST・京大機械翻訳】

Use of Machine Learning by Non-Expert DHH People: Technological Understanding and Sound Perception

著者 (2件)： Nakao Yuri (Fujitsu Limited. Kawasak, Japan) ,  Sugano Yusuke (The University of Tokyo, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： NordiCHI ’20  ページ： 1-12  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 機械学習における最近の進歩は,アクセシビリティ応用におけるその可能性を実証した。しかし,認識モデルとその応用シナリオは,機械学習(ML)専門家によってしばしば定義され,障害によるユーザの多様な要求を完全に捉えることができない。アクセシビリティアプリケーションのためのMLのフルポテンシャルを開くために,技術的理解とそれらの障害によって二重に引き起こされる非専門家のためのギャップを埋める必要がある。本研究では,非エキスパートデフとハードホアリング(DHH)人々がML技術を理解し,MLベース音認識システムを設計する方法を検討した。音認識システムを用いたML講義と対話型学習セッションから成るワークショップ研究を行った。ワークショップと半構造化面接中の観察を通して,非専門家DHH人々が知識ギャップを克服し始めることを明らかにした。それらは,ML技術のより詳細な理解と,MLモデルを訓練するための音を利用する方法を得ることができた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音響 ,  応用プログラム ,  アクセシビリティ ,  *機械学習 ,  認知モデル
準シソーラス用語： 対話型学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： アクセシビリティ ,  機械学習 ,  音認識

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

タイトルに関連する用語 (5件)： エキスパート ,  機械学習 ,  理解 ,  音 ,  知覚