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NICOGRAPH研究発表紹介:機械学習で良い挨拶を学ぶ

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メディア学部の大淵です。

先日に続き、「NICOGRAPH2016」での発表を紹介します。今回のテーマは、最近何かと話題の機械学習に関するものです。機械学習というのは、データの中に潜む法則性をコンピューターが自ら発見して習得するというもので、いわゆる「人工知能」の根幹を担う部分です。

私の担当する「先端メディアゼミナール」では、音のデータに機械学習を適用し、様々な観点での自動分類を試みています。ちなみにこの科目は1~3年生の成績優秀者のみが受講可能で、本来ならば卒業研究でやるような高度な内容を、低学年のうちから体験することができます。そしてそこで良い結果が出れば、積極的に学会発表も行います。今回「機械学習を用いた『いらっしゃいませ』の好感度の音声分析」というタイトルで発表してくれた3年生の大谷さんも、この授業の受講生です。

Nico2016_machinelearning

今回の発表で扱ったデータは、100人を超える学生さんに、それぞれの流儀で「いらっしゃいませ」と話してもらって録音したものです。それを数人による聴取判定で「好印象」と「悪印象」に分け、その違いを機械学習で見つけることができるかどうかを調べました。約4ヶ月間という短い時間で成果を出すために、OpenSMILEとかWekaといったオープンソースのツールを積極的に活用し、最終的に「80%以上の精度で判別が可能」という結果を得ることができました。

「先端メディアゼミナール」では、学会発表を目指した高度な研究を今後も進めていきたいと思っています。せっかく大学に通うのだから「勉強」だけでなく「研究」を沢山したい!という方は、ぜひメディア学部に来て、この科目を受講してみてください。

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