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HMDでの大きな画角は没入方式、導波板方式等で実現されています。しかし、前者は装着者の目前を遮光してしまい、後者は画像後方からの外光によりコントラストが著しく低下し、明るい環境下では実用的な画質が得られない等の問題があります。コンセプトを維持しつつ画角拡大を目指した結果、光学系・主要パーツの大きな変更無しに画角50％アップ（15度）を実現できました。ここでは、遠隔作業支援・情報提供を主用途とし屋外使用も可能なHMDの光学的構成・特徴を紹介し、適切な画角の仕様決め、その実現手段、結果性能について前編・後編にわたって解説します。
HMDでの大きな画角は没入方式、導波板方式等で実現されています。しかし、前者は装着者の目前を遮光してしまい、後者は画像後方からの外光によりコントラストが著しく低下し、明るい環境下では実用的な画質が得られない等の問題があります。コンセプトを維持しつつ画角拡大を目指した結果、光学系・主要パーツの大きな変更無しに画角50％アップ（15度）を実現できました。ここでは、遠隔作業支援・情報提供を主用途とし屋外使用も可能なHMDの光学的構成・特徴を紹介し、適切な画角の仕様決め、その実現手段、結果性能について前編・後編にわたって解説します。
イントネーションや話す速さのように, 文字にはできないものの話し手が意識的に相手に伝えようとする音声情報のことを「パラ言語」情報と呼びます. 本記事では, このパラ言語情報について考察します.
機械学習のためのデータの信頼度を推定する方法の重要性はますます高まっています。 本記事では、人間による評定結果に基づいて統計的にデータの信頼度を推定する手法について説明します。
2009年度下期IPA未踏事業に採択された「センサーデバイスを活用した弦楽器自律演奏のための基盤ソフトウェア開発」に基づきます。磁気リニアアクチュエーターの極微細な制御により人間の演奏表現を音声波形レベル・極めて正確に模倣します。
ステラウィンドウとは、画面を向けた方向にある星空や星図を映し出すことから「星の窓」とも呼ばれる星空観賞ソフトウェアです。膨大な枚数の高精細な天体写真を収録し、いつでもリアルで美しい星空を鑑賞することができます。
Developed for the digital transformation of field operations. The connected worker solution "THINKLET" provides field workers with a physical and operational burden and It digitizes operations without the burden of change, connects humans and AI, and enables collaboration with machines.
現場作業のデジタルトランスフォーメーションの実現に向けて開発したコネクテッドワーカーソリューション「THINKLET」は現場作業員に肉体的負担と業務変更負担をかけずに業務をデジタル化し、人とAIをつなぎ、機械との協働を実現します。
未踏×プロコミット「天才エンジニア「未踏」の挑戦」に掲載されました。
未踏×プロコミット「天才エンジニア「未踏」の挑戦」に掲載されました。
2021
D. Hossain and Y. Sato, "Efficient Corpus Design for Wake-Word Detection," 2021 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), 2021
2020
C. Liu and Y. Sato, "Self-Attention for Multi-Channel Speech Separation in Noisy and Reverberant Environments," 2020 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), 2020.
2020
Z. Zhu and Y. Sato, "Reconciliation of Multiple Corpora for Speech Emotion Recognition by Multiple Classifiers with an Adversarial Corpus Discriminator," in Proceedings of the 21st Annual Conference of the International Speech Communication Association (Interspeech), 2020, pp. 2342-2346.
2020
Y. Sato and K. Miyazawa,"Quality estimation for partially subjective classification tasks via crowdsourcing," in Proceedings of the 12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), 2020, pp. 229–235.
2019
宮澤幸希,"コミュニケーション研究におけるELANの活用～映像・音声データへのアノテーション," 日本音響学会誌, Vol. 75, No. 6, pp. 344-350, 2019.
2018
N. Ikeda, Y. Sato and H. Takahashi,"Short utterance speaker recognition by reservoir with self-organized mapping," 2018 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), Athens, Greek, 2018, pp. 1073-1077.
2017
Y. Hayashibe,"日本語部分形態素アノテーションコーパスの構築," Information Processing Society of Japan (IPSJ) SIG Technical Reports, Vol. 2017-NL-231, No. 9, pp. 1-8, 2017.
Y. Sato,"Application and Prospect of Spoken Language Technology at Fairy Devices," Information Processing Society of Japan (IPSJ) SIG Technical Reports, Vol. 2017-SLP-118, No.6, pp. 1-2, 2017.
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