Yasuo Horiuchi 研究室

本研究室は、音声信号を用いた人間の行動や状態の認識・検出に関する研究を行っています。具体的には、話者識別、音声コマンド認識、食事行動の自動監視、音声表現の解析など、音声に含まれる様々な情報を機械学習によって抽出することに取り組んでいます。研究の背景には、医療や生活支援の現場で手軽かつ非侵襲的に人間の状態を把握する必要があるという実践的な課題があります。 手法としては、深層学習、特に事前学習済みの大規模言語・音声モデルやニューラルネットワークを活用した特徴抽出と分類が中心となっています。音声からの特徴量抽出には従来の信号処理手法と最新の機械学習モデルの両者を用いて性能を比較し、より効果的なアプローチを探索しています。また、様々なマイクロフォンやノイズ環境での頑健性向上にも取り組んでおり、実際の応用場面での実用性を重視した研究が特徴です。 これまでの研究から、適切に構築・訓練されたモデルは、短い音声発話の話者判定、シャワー制御などの音声コマンド認識、摂食行動の検出、嚥下前後の音声の変化検出といった多様なタスクで高い性能を達成できることが明らかにされています。今後も音声という身近なセンサー情報を有効活用し、人間の健康管理や生活支援に貢献する応用へと発展させることが期待されます。