RESEARCH & LABORATORY


データの信頼度を推定する統計的手法【前編】

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。

GHOST PLAY

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。

STELLA WINDOW

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。

INDUSTRIAL


THINKLET™️; connected worker solution as a bridge between humans, AI & machines

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.

ヒトとAI・機械の懸け橋になるコネクテッドワーカーソリューションのTHINKLET™️

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。

音声対話技術の未来【後編】

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。

PUBLICATIONS


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.

私たちと一緒に、最先端の研究をもとに
まるで妖精たちが動かしていると思われるような、温かみのある技術を創りませんか?


■本サイトに記載の製品名は商標または登録商標です。
■一部の写真は機能説明のために各ランプを点灯したものです。実際の使用状態を示すものではありません。■一部の写真は合成・イメージです。
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