聴覚障碍のコミュニケーション課題を 深層学習(ディープラーニング)技術を用いて解決する

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聴覚障碍のコミュニケーション課題を
深層学習(ディープラーニング)技術を用いて解決する

2021.05.01

提供:神奈川工科大学 情報工学科 田中博研究室

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聴覚障碍のコミュニケーション課題を
深層学習(ディープラーニング)技術を用いて解決する

聴覚障碍は、単に「聞こえない」だけでなく、「意思の疎通がとりづらい」というコミュニケーションにおけるハードルが問題になっています。そこで注目されているのが、手話の動きを音声や文字に変換する技術です。人工知能技術を活用して、コミュニケーションを円滑にしていこうという動きが生まれています。

この記事をまとめると

  • 聴覚障碍は、コミュニケーションにおける課題も含んでいる。
  • 手話を、音声や文字に変換する技術がコミュニケーションを円滑にする。
  • 人工知能技術を応用することでより研究を発展させていく。

聴覚障碍は、「コミュニケーション障碍」でもある

聴覚障碍は「コミュニケーション障碍」「情報障碍」とも呼ばれ、外見上では健常者と判別がつかないゆえに理解されにくい障碍であると言われています。特に課題となっているのは、コミュニケーション。意思の疎通がしにくかったり、情報が正確に伝わらなかったりするために、仕事に支障が出たり、誤解が生まれたりしています。また、会話だけでなく、音声放送やサイレンなどの音声情報も伝わらないため、必要な行動を取ることに困難が生じる場面もあります。現在コミュニケーション上のハードルから、職場でも人間関係が構築しにくかったり、職種や配属先が限定されてしまったりといった弊害が生まれているのが現状です。このような障壁を少しでも緩和し、障碍を持つ人たちにとっての真のバリアフリーを実現することが求められています。

手話認識システムが可能にする円滑なコミュニケーション

研究室で目指しているのは、コンピュータが手話を読み取るシステムの開発。すなわち聴覚に障碍を持つ人が日常使用している手話をそのまま翻訳して音声や文字で出力される世界です。そうすれば、聴覚に障碍を持つ人たちは自分の意思を伝えたり、相手も意思をくみ取りやすくなり、誤解の生まないコミュニケーションができると考えています。
具体的に取り組んでいるのは、スマートフォンなどに内蔵されている光学カメラを用いた手話認識システムの開発。手話動作の認識には、手話動作から特徴要素を抽出することが重要になりますが、そのためには高度な技術と粘り強い実験を数多く重ねなくてはいけません。本研究では、特徴要素抽出の負荷を軽減し、認識性能を向上させる深層学習(ディープラーニング)技術も取り込んでいます。

変化する世の中を生き抜き、貢献していく人材を育成する

開発している手話認識システムは、健常者の人々と聴覚障碍を持つ方との間にあったコミュニケーションの課題を解決する手段になっていくのではないかと考えています。人工知能技術の発展により画像認識や音声認識は多くの領域で使われるようになってきました。しかし、手話認識は使用する人が限定されているため、まだまだ研究も発展途上。ここから実際に世の中で使用され、役に立つものへと昇華される流れをつくることが目標です。 
いまや世の中は急速に変化しており、特に情報技術の発展・革新は目覚ましいものがあります。その状況を認識して、労を惜しまず努力できる人材が研究の世界では必要です。今後世の中がどう変わっていくのか誰も予測できない中で、確実に生き抜き、社会貢献ができる一生モノの力を学生たちが身につけることができる環境を整えていきます。

【広告企画】提供 : 神奈川工科大学 情報工学科 田中博研究室

この記事のテーマ
情報学・通信」を解説

情報通信産業には、通信業、放送業、情報サービス業、インターネット付随サービス業、映像・音声・文字情報制作業の5分野があります。中でも注目されているのが、インターネットに代表される情報通信工学。政治や経済、日常生活など、情報化社会のあらゆる面でますます必要とされる、活躍の場の広い学問です。

「情報学・通信」について詳しく見る

この記事で取り上げた
「情報工学」
はこんな学問です

情報工学の研究対象は、コンピュータ端末のハードとソフトに始まり、情報通信を数学的に考察する情報理論、さらにさまざまな通信技術、マルチメディア技術に及ぶ。研究する分野も幅広く、コンピュータを設計してコンピュータシステムを構築する「計算機工学」、情報システムの設計・プログラミング・データベースなどを扱う「ソフトウェア」、現実の問題をコンピュータと数学を用いて解決する「数理情報工学」などがある。

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