2021研究紹介

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26独自HP独自HPキーワード相談に応じられる内容セマンティックセグメンテーションの実行例物体検出の実行例自動運転の例：画像からの制御値予測における判断根拠の可視化深層学習を活用した画像認識の研究YAMASHITA Takayoshi 工学部 情報工学科教授　山下 隆義物体認識、物体検出、セグメンテーションなどの画像認識アルゴリズム　画像認識分野では、ディープラーニング(深層学習)という技術を活用することで、人に迫る精度を達成している。我々は、深層学習を活用して、自動運転やロボットに必要な技術の研究開発をしている。また、人工知能のホワイトボックス化を目指して、判断根拠の視覚的説明に関する研究開発を行っている。【研究テーマ】●物体検出：歩行者や自動車などの物体を高速かつ高精度に検出するアル　ゴリズムの実現を目指している。●物体把持位置検出：ロボットがモノを掴むとき、どこの部分を掴めば　落とさずに運べるかを理解するために、モノの種類と把持位置を同時に　検出するアルゴリズムの実現を目指している。●セマンティックセグメンテーション：画像の構造を理解して、道路や　標識の領域を特定することを目指している。●画像認識の判断根拠の視覚的説明：画像認識アルゴリズムがどのように　判断しているのかを人が見てわかるように可視化する技術の実現を目指　している。深層学習、画像認識、視覚的説明キーワード相談に応じられる内容キーワード相談に応じられる内容複数の対話エージェントとの雑談対話システムロボット対話システム音声コミュニケーション情報処理に関する研究YAMAMOTO Kazumasa工学部 情報工学科教授　山本 一公音声対話システムの構築、音声認識応用システムの構築、音声・音響分析、マイクロホンアレイ技術、音声強調・ノイズ抑圧等、音声言語処理全般　近年の音声認識技術の発展により、GoogleやMicrosoft、Amazonを始めとする、多くのOS・ネットワークサービスで音声入力のサポートが行われるようになってきた。しかし、これらは基本的に単純な１問１答型の対話を行うもので、人間のように複雑な文脈に依存した会話を自然に行うことはまだ難しい。本研究室では、音声認識や自然言語処理、音声感情認識、音環境認識といった様々な要素技術と共に、より自然に雑談ができる音声対話システムの開発や音声処理応用システムの研究開発を行う。【研究テーマ】●自然な音声対話システムの開発 　自然な対話のための対話エージェント設計、雑談対話システム●音声認識精度向上のための研究 　　　人間の聴覚特性を考慮した深層学習を用いた音声認識精度向上法、　マイクロホンから離れた発話に対する高精度な音声認識手法●音声感情認識に関する研究 　高精度な音声感情認識のための特徴量・識別器、人間の音声感情の受け　取り方と機械学習の関係調査●音響イベント検出・音環境理解に関する研究　音響イベント（何の音か）の自動検出、音響シーン（どこにいるか）の　自動識別、ノイズ環境下における音声強調、音源方向検出●音声コンテンツ処理に関する研究 　音声要約、音声翻訳、講義復習システム音声対話、音声認識、音信号処理、自然言語処理工学部工学部