共同研究・競争的資金等の研究課題

2018年4月 - 2022年3月

音環境理解と対話管理技術に基づく大規模レシピデータを用いた調理支援に関する研究

日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)  基盤研究(C)

課題番号
18K11369
体系的課題番号
JP18K11369
配分額
(総額)
4,420,000円
(直接経費)
3,400,000円
(間接経費)
1,020,000円

2020年度は、主に音響イベント検出技術を用いた調理行動推定の高精度化について、引き続き検討を行った。これまでの成果として、音響イベント検出技術の基礎的実験においてメル周波数ケプストラム係数を用いた手法や非負値行列因子分解に基づく特徴量抽出をベースとして、HMMを用いた時系列情報の活用、ニューラルネットワークを用いた高精度化などについても検討を行った。その結果、調理に直接関係しない音響的なデータを活用してもある程度ニューラルネットワークに基づく音響検出が調理行動支援に活用可能であることが明らかになった。
一方、並行して行う予定であった大規模な調理中音響データの収録等については、新型コロナウィルス感染症の状況から十分に進めることができなかったため、こちらについては研究課題実施を延長して取り組むことを予定している。感染対策に留意した収録計画の再検討中である。
また調理行動をナビゲーションする上での対話管理については、複数レシピの行動を最適化するための各調理行動の基本時間の計測と、それを非負値行列因子分解を用いて、いくつかの基本行動に分解する手法について、予備的な検討を行った段階であり、今後このアプローチを発展させることを予定している。こちらはCPUのスケジューリングなどの、異分野の研究とも関連深いことが明らかになりつつあり、それらの活用についても検討予定である。
2020年度の発表としては、ニューラルネットワークを用いた中間特徴量の利用について、国内学会にて発表を行った。

リンク情報
KAKEN
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11369
ID情報
  • 課題番号 : 18K11369
  • 体系的課題番号 : JP18K11369