メタバースからの測定器制御に用いる音声認識手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM23047,PI23067

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測/【C】電子・情報・システム部門 知覚情報合同研究会

発行日: 2023/12/04

タイトル(英語): A Study of the Speech Recognition Method Used for Instrument Control from the Metaverse

著者名: 小林 俊介(埼玉工業大学),古川 靖(埼玉工業大学)

著者名(英語): Shunsuke Kobayashi(Saitama Institute of Technology),Osamu Furukawa(Saitama Institute of Technology)

キーワード: メタバース|デジタルツイン|計測システム|遠隔監視|音声認識|光ファイバセンサ|Metaverse|digital twin|measuring system|remote monitoring|speech recognition|optical fiber sensor

要約(日本語): 3次元仮想空間であるメタバースの研究が盛んに行われている。メタバースの産業応用として，リモート監視システムへの応用が考えられる。我々はメタバースから音声により測定器を制御することを研究してきた。本検討は音声認識手法としてスタンドアローン型とクラウドベース型の比較，ガウス混合モデルと深層Neural Networkの比較をする。Wake Wordを含む命令の場合，混合ガウス分布隠れマルコフモデルを用いたスタンドアローン型で，97％の認識率が達成される。

要約(英語): Research on three-dimensional virtual space, the Metaverse, is being actively conducted. One possible industrial application of the Metaverse is remote monitoring systems. We have investigated control of measuring instruments from the Metaverse using voice. In this study, we compare a stand-alone type and a cloud-based type, and compare a Gaussian mixture model and a deep neural network. For instructions containing a wake word, standalone type with a Gaussian mixture hidden Markov model achieves the recognition rate of 97%.

本誌: 2023年12月7日-2023年12月8日計測/知覚情報合同研究会

本誌掲載ページ: 47-50 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,062 Kバイト