音ダークデータ
音声音響ダークデータ採掘技術の研究
Title / タイトル
音声音響ダークデータ採掘技術の研究(2022-2025, 科研費基盤B 代表)
Projects / プロジェクト
This research project deals with a methodology for constructing a very large and widely usable audio corpus from dark audio data. In order to realize this methodology, we will (1) develop web engineering techniques to automatically obtain dark audio data, (2) develop machine learning techniques to quantify the availability of dark data, (3) develop efficient labeling methods for large-scale data, and (4) evaluate various types of audio recognition synthesis.
本研究課題は,音声音響ダークデータから,超大規模かつ広範利用できる音声音響コーパスを構築する方法論を扱う.その実現にあたり,(1) 音声音響ダークデータを自動取得するWeb工学技術の開発,(2)ダークデータからその利用可能性を定量化する機械学習技術の開発,(3)大規模データに対する効率的なラベリング法,(4)種々の音声音響認識合成における評価を実施する.
Member / メンバ
- Shinnosuke Takamichi / 高道 慎之介(慶應義塾大学,代表)
- Keisuke Imoto / 井本 桂右(同志社大学)
Acknowledgement / 謝辞
- JSPS KAKENHI 23K24895 (English)
- JSPS 科研費 23K24895 (日本語)
Website / ウェブサイト
- https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-23K24895/
Reference / 発表文献
- (高明 佐伯 & 慎之介 高道, 2024)
- (Suda et al., 2024)
- (Seki et al., 2024)
- (伯寒 武 et al., 2024)
- (慎之介 高道, 2024)
- (緋慧 大中 et al., 2024)
- (Li et al., 2024)
- (匡紀 佐藤 et al., 2024)
- (亞椰 渡邊 et al., 2024)
- (Seki et al., 2024)
- (悠希 岡本 et al., 2024)
- (Okamoto et al., 2024)
- (Watanabe et al., 2023)
- (亞椰 渡邊 et al., 2023)
- (紘希 前田 et al., 2023)
- (Saeki et al., 2024)
- (健太郎 関 et al., 2023)
- (Ohnaka et al., 2023)
- (Saeki et al., 2024)
- (Park et al., 2023)
- (Seki et al., 2023)
- (仁志 須田 et al., 2024)
- (滉大 菅野 et al., 2024)
- (高明 佐伯 et al., 2024)
- (裕太 松永 et al., 2024)
- (伯寒 武 et al., 2024)
- (Take et al., 2024)