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活動紹介                                            
本研究グループのミッションは、信号処理理論に立脚して、人間と人間をとりまくさまざまな環境とのインタラクションを計測・分析・理解・モデル化し、新しい技術と価値を創造することです。   

最近のゼミ内容

  • Hiromi Morita, "Additional Experiments on Interactive Method with High Confidentiality in Object Discovering" 本研究では、複数の物体の中から任意の対象物体を、探している本人のみが発見できる手法を実現することを目的とする。本稿では、前回発表したスクリーン上の仮想環境にて行った実験の追加実験、及び実環境にて行った実験の結果を報告した。対象物の数が多く色情報の操作がない方が、第三者は目的対象物を発見しにくいことが確認できた。さらに、最適な対象物の数の上限は100から500個程度だと結論付けられた。今後は、目的対象物以外の対象物のランダムな変化に実装する。
    投稿: 2018/05/14 4:41、Yuan Sheng
  • Tomohiro Takeyama, "Investigation of Waveform Modification on Speech Intelligibility Improvement under Noisy Conditions" 本研究では、雑音環境において明瞭な音声アナウンスの提示を実現するために、SSDRCに基づく通常音声からロンバード音声への変換手法を提案した。主観評価実験より、1)提案法により音声了解度を改善できること2)加工後の音声の音質を発話者のロンバード音声のものと類似させることができること3)一方で、加工後の音声の品質と聞き取りやすさは従来法に及ばないことがわかった。今後は、SSDRCの音声了解度をさらに改善する技術の構築に取り組む。
    投稿: 2018/05/14 3:53、Yuan Sheng
  • Yuan Sheng, "Driver's Risk Feeling Estimation Based on RNN and Some Ideas for Better Feature Extraction" 本稿では、ドライバの危険感を推定するために、LSTMを用いた推定モデルを構築し、検証を行いました。結果として、自車の運転行動を考慮したところ、推定精度の向上が見られた。自車の運転行動がある程度実験参加者に感じ取れることがわかりました。今後は、既存の物体検出システムを用いて映像から特徴量をより細かく抽出し、分析を行う。
    投稿: 2018/05/14 3:30、Yuan Sheng
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