中部大学研究紹介2025

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24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、視覚的説明社会実装分野AIの判断根拠を可視化独自HPキーワード相談に応じられる内容対話用ロボットマイクロホンアレイを用いたハンズフリーロボット音声対話システム音声言語情報処理に関する研究　YAMAMOTO Kazumasa工学部 情報工学科教授山本 一公工場等雑音下における音声認識応用システムの構築、音声対話システムの構築、ChatGPTの活用、音声・音響分析、マイクロホンアレイ技術等、音声言語処理全般音声認識、自然言語処理、音声対話、音信号処理社会実装分野自然な雑談ができる音声対話エージェント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。また、ChatGPTのような大規模言語モデルの出現により、人間のように対話ができるようにもなってきている。しかし、正確な知識や文脈に基づいて複雑な会話を行うことはまだ難しく，業務への応用は道半ばである。本研究室では、音声情報処理や自然言語処理の要素技術と共に、より自然に正確な対話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っている。【研究テーマ】●自然なロボット音声対話システムの開発 正確な情報を提供する手法の　開発、ロボット対話エージェント設計●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、語学学習シス　テム、講義復習システム工学部工学部