| 柿澤 康範 | Ｄ２ | 松本 裕治 | 伊藤 実 | 新保 仁 | 小町 守 | |
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発表題目：議論の過程を公開できる研究支援グループウェア Leaf Board の開発
発表概要：現在，研究発表の場としては論文・学会発表があるが，何か成果が出てから実際に発表するまで手間がかかる，フィードバックが遅い，失敗例がほとんど公開されない，議論の詳細な過程が分からない，といった問題があった．本研究では，こうした問題を解決し，更にブレインストーミング風のインターフェイスで研究活動を支援するグループウェアとして，Leaf Board（仮名）を開発した．現在は評価システム以外の最低限の機能が実装済みで，これから最初のテストを行う予定である． | ||||||
| 田村 誠 | Ｍ１ | 松本 裕治 | 伊藤 実 | 新保 仁 | ||
| 山�� 義隆 | Ｍ２ | 松本 裕治 | 伊藤 実 | 新保 仁 | 小町 守 | |
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発表題目：評判情報における比較文の抽出
発表概要：近年，評判情報であるBlogや口コミサイトから情報を抽出する研究が盛んに行われている． その中でも，本研究では評判情報から比較文を抽出することを目的とする． 比較文は事物の相対的な価値や特徴を表すため，非常に有益な情報である． しかし日本語には，比較級・最上級が存在しないため，比較文を網羅的に収集することは困難である． そこで，競合事物対を含む文は比較文である可能性が高いと仮定し，ルールと教師あり機械学習を併用して比較文を抽出する手法を提案する． 評価実験ではルール，教師あり機械学習，ルールと教師あり機械学習の併用の評価を行うと共に，提案手法の有効性を示す． | ||||||
| 久保 慶伍 | Ｍ２ | 鹿野 清宏 | 松本 裕治 | 猿渡 洋 | 川波 弘道 | |
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発表題目：Voice Search タスクのための検索発話の収集とバックオフを用いない高性能な Voice Search の検討
発表概要：小さい負荷で高い認識性能を持つVoice Search を実現する方策として，計算負荷 が大きいバックオフを使用しないことを検討する．バックオフは未知のN-gram に 確率を与えることで未知のN-gram を認識できるようにする手法である．しかし， 発話が網羅できる場合，未知のN-gram を認識する必要がないため，不要な計算を 行うことになる．そこで， Voice Search タスクにおいてバックオフを使用しないこ との妥当性について考察するため，まずVoice Search タスクにおける発話長を分析 し，Voice Search タスクにおいて発話をほぼ網羅できることについて述べる．次に， 発話の網羅性を表す指標として文単位のヒットレートを使用し，発話の網羅が容易 な地名に関する検索発話において，文単位のヒットレートの変化によるバックオフ の影響について実験を行った．そして，その結果から，発話をほぼ網羅できるVoice Search タスクにおいてバックオフを用いる必要がないことを示す． | ||||||
| 鎌土 記良 | Ｄ２ | 鹿野 清宏 | 池田 和司 | 猿渡 洋 | ||
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発表題目：多点制御と波面制御の融合による広領域精密音場制御手法の提案
発表概要：本研究では，精密に広領域の音場を制御することのできる手法を提案し，その有効性について検討を行う． 音場再生方式は大きく分けて二つの方式に分類される．一つは多点制御方式，もう一つは波動制御方式である． 我々は，従来の多点制御方式における空間インピーダンス行列の特異値分解時に生じるヌルスペース処理の冗長性に着目し， ここに制御点外の波動制御による補償処理，「埋め込みフィルタ」を付加することで制御領域を拡大する手法を提案している． しかし，従来の埋め込みフィルタは再生音像がスピーカ位置に固定されてしまうという致命的な問題を抱えていた． そこで，本研究では埋め込みフィルタに空間上の任意の位置に音像を生成可能な Wave field Synthesis を使用した新たな音場制御方式を提案する． シミュレーションの結果，提案法は従来法と同等の制御精度を維持しつつ，その制御領域を拡大可能である可能性が示された． | ||||||
| 平田 将久 | Ｍ２ | 鹿野 清宏 | 小笠原 司 | 猿渡 洋 | ||
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発表題目：音声対話ロボットにおける画像情報を利用したICA係数補間
発表概要：実環境下におけるハンズフリー音声対話システムの雑音抑圧手法としてリアルタイムブラインド空間的サブトラクションアレーが提案されているが，ユーザ方位情報が未知であるため，いかなる方位のユーザに対しても独立成分分析（ICA）における分離フィルタの初期値として正面方位の死角ビームフォーマを使用せざるを得ない．さらに,ICAにて精度良く雑音推定するには，ある程度のフィルタの学習時間が必要である．従ってユーザの第一発話目の音声認識率が極めて低いという問題がある．そこで本研究では，音声対話ロボットにはカメラが搭載されており，カメラから得られる画像情報からユーザ方位を瞬時に推定できると仮定する．予め過去に学習したICAのフィルタをユーザ方位にタグ付けをして保存することでフィルタバンクを作成し，そのフィルタバンクに存在する話者方位のICAフィルタを初期値として使うことで雑音を推定する．提案法を，固定初期値を使う従来法や画像情報により死角ビームフォーマを選択する教師あり手法と比較することで，提案法が音声対話ロボットにおけるユーザの第一発話目の音声認識率向上に対して有効であることを示す． | ||||||
| 秋山 寛敏 | Ｍ２ | 小笠原 司 | 池田 和司 | 高松 淳 | 竹村 憲太郎 | |
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発表題目：画像セグメンテーションを利用した注視対象領域の自動抽出 発表概要：従来，注視判定や注視頻度の計測に必要な注視対象領域の設定は手動で行われてきたが，注視判定や解析を容易に実現するためにも 注視対象領域の自動設定は重要課題である． そこで，本研究では，画像セグメンテーション技術に注目し，近年大きな成果を挙げているグラフカットによるエネルギー最小化法 を注視対象領域抽出に利用する．画像セグメンテーションでは，ユーザからの入力が必要不可欠であるが，視線情報をこれに代えることで 注視物体の自動抽出を目指す．本発表では，現在の進捗と今後の課題について述べる． | ||||||
| OYUNBILEG CHINGUN | Ｍ２ | 飯田 元 | 西谷 紘一 | 松本 健一 | ||
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発表題目： 要件の追加・変更がソフトウェア開発プロジェクトに及ぼす影響の分析支援
発表概要： ソフトウェア開発プロジェクトで発生する要件の追加及び変更が，コスト増加に大きく影響している．そのため，開発コストの増加を，その原因となっている要件の追加・変更と結び付け，その詳細内容を発注者にわかる形で提示する分析支援が求められる．本研究では，発注者が関心を持つ“要件”と“コスト”の関連で増加コストを追跡し，その内容を発注者に把握させる支援方法を検討している．具体的には，(１) 開発コストを日付・要件・開発工程ごとに分類して提示する，(２) 開発コストの増加をもたらす要件の追加・変更の部分に着目し，その修正にかかったコストを日付・要件・開発工程別に分類して提示する，(３) 増加コストのパフォーマンスを追加作業時間あたりの変更量で確認する．本シナリオの検証として，実際のソフトウェア開発プロジェクトのデータを使ってケーススタディを行った． | ||||||