知能コミュニケーション研究室

コミュニケーションを支援する多様な技術を実現する

教員

  • 教授:中村 哲

    教授:
    中村 哲

  • 准教授:鈴木 優

    特任准教授:
    鈴木 優

  • 助教:Sakriani Sakti

    助教:
    Sakriani Sakti

  • 助教:吉野 幸一郎

    助教:
    吉野 幸一郎

  • 特任助教:田中 宏季

    特任助教:
    田中 宏季

E-mail { s-nakamura, ysuzuki, neubig, ssakti, koichiro, hiroki-tan }[at] is.naist.jp

研究室概要

本研究室では、人と人、人とコンピュータのコミュニケーションを支援する多様な技術の教育・研究を進めます(右図参照)。研究においては,理論的な側面だけではなく,技術の実現性を重視しており、プロトタイプシステム、ネットワーク型のサービスシステムなどへの実装を行い、評価まで行います。具体的には、リアルタイム同時音声翻訳、質問応答、会議支援、知的音声対話、ロボット対話、Affective Computing、人間のインタラクション中の脳活動計測などの研究を進めています。
NAISTは2014年4月、新プロジェクト・ビッグデータアナリティクスを立ち上げました。本プロジェクトでは、生活社会情報、バイオ情報そして物質情報等を、データアナリティクスやデータマイニングの対象として扱います。また、産業界との緊密な連携を推進し、その中心的役割を知能コミュニケーション研究室が果たします。(詳細:http://bigdata.naist.jp/

コミュニケーション支援技術の研究

音声翻訳(音声通訳)

音声翻訳(音声通訳)

異なる言語を話す人々のコミュニケーションにおける言語の壁は我々の永遠のテーマでした。短い簡単な文章のテキスト翻訳、音声通訳は最近技術的進化を遂 げ、利用可能なものがでてきています。本研究室では、さらに高度な、ニュースや講演などの複雑な発話の人間の通訳者のような同時通訳や多言語多人数の参加する会議の通訳支援技術、マルチモーダルな通訳技術などの研究を行います。

言語・非言語、ロボット対話技術

言語・非言語、ロボット対話技術

人とコンピュータのコミュニケーションにおいて、利用者や利用者の興味をモデリングし、最適なコミュニケーションができるように支援する方法の研究を行います。また、言語的特徴とイントネーション・感情などの情報、あるいは顔画像などの情報を利用しながら支援するマルチモーダルなコミュニケーション支援技術を研究します。

言語・非言語コミュニケーション脳活動計測

言語・非言語コミュニケーション脳活動計測

コミュニケーションの正確さ、快適さをリアルタイムで計測することは、コミュケーション支援の研究にとって不可欠です。この測定をリアルタイムで客観的に行うため、言語・非言語コミュニケーション時の時系列刺激と脳活動を脳波計等などにより測定し、分析、モデル化を行います。

自然言語処理

自然言語処理では、日本語や英語など人が話す言葉をコンピュータで処理します。言葉による質問や命令をコンピュータが理解し、質問に答えたり命令に従ったりするような、人間とコンピュータ間の自然言語インタフェースの構築を目指します。

個人性モデリング

コミュニケーションにおいては利用者の多様な個人性モデリングが必要になりますが、さらにそれらを進め、人の声、顔、表現、対話様式などをモデリングする研究を行います。また、多くの人の個人性を分析することでお互いの個性を尊重し、大いに活かすことのできるコミュニケーション支援技術を研究します。

概念学習

コミュニケーションを支援するには、言葉などに加えて、コンピュータがその場所にあるモノ、さらには、動作の意味、言葉との関連性を理解する必要があります。音声、言語、画像、動作などを連携させ、コンピュータに概念を学習させる研究を行います。

多元ビッグデータ情報分析

マルチメディアWEB情報分析

現在ビッグデータアナリティクスは、情報科学分野に於いて最も注目されているもののひとつです。現代社会では情報通信機器の発達により、センサー情報、SNS、ライフログ等、多様な情報が発信されるようになり、そうした多元な情報からビッグデータアナリティクス技術で新たな知を創出することが求められています。本プロジェクトでは学内外問わず、自治体、産業界、異分野の研究室などから提供された実際のデータを使い、分析を行います。
この課題解決のためにデータ工学や機械学習技術を用いています。これにより、データからの知識抽出およびデータサイエンティスト・アナリストの輩出を目標としています。

研究設備

PCクラスター(24 CPU,144コア)、ファイルサーバー(15TB,48TB)、生体計測装置(EEG, NIRS)など。

産官学連携・社会活動など

文科省科研費基盤(A)、文科省科研費基盤 (B)、文科省若手研究(B)、文科省科研費挑戦的萌芽、民間企業との共同研究など多数。