メタバース経由のリモート計測システムに用いる音声認識手法の一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM24020

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測研究会

発行日: 2024/06/18

タイトル(英語): A Study of the Speech Recognition Method for Remote Measuring System via Metaverse

著者名: 古川 靖(埼玉工業大学)

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

キーワード: メタバース|デジタルツイン|リモートセンシング|計測システム|音声認識|光ファイバセンサ|Metaverse|digital twin|remote sensing|measuring system|speech recognition|optical fiber sensor

要約(日本語): 三次元仮想空間「メタバース」の産業用途の１つとしてリモート計測システムが考えられる。そのような応用に向けて、メタバースから音声を利用してリモートの計測器を制御する方法が検討されている。本研究ではスタンドアロン型混合ガウスモデル方式やクラウド型ディープニューラルネットワーク方式を比較し、年齢や性別を変えて実験する。ディープニューラルネットワークを搭載するGoogle Speech-to-Textが高い認識を実現する。

要約(英語): A remote measuring system could be one of the industrial applications of the three-dimensional virtual space "Metaverse". For such an application, a method to control remote measuring instruments using voice from a metaverse is studied. This study compares the Gaussian mixture model and the deep neural network and conducts experiments with different age and gender. Google Speech-to-Text achieves a high recognition rate.

本誌: 2024年6月21日計測研究会

本誌掲載ページ: 17-21 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 611 Kバイト