公立はこだて未来大学 塚田研究室
アナウンスは，一般的にテレビやラジオなどでアナウンサーが情報を分かりやすく伝えるための技術である．本研究では，アナウンス技術を要素毎に分類・定量化し，学習者のアナウンスを分析／フィードバックすることで，一人でのアナウンス技術習得を支援するシステムの構築を目指す．まず，アナウンス初心者／経験者の音声データを収集し，評価システムを実装してアナウンス技術の定量的な分析を図った．さらに，分析結果をユーザに提示するフィードバックシステムを試作し，評価実験を通してその使いやすさ等を検証した．
近年ラップ（HIPHOP）は世界的に人気のある音楽ジャンルであり，J-POP など別ジャンルにおいても，歌詞の一部にラップや押韻表現を取り入れる例が増えている．ラップ歌詞（Verse）の作成は，意味的な表現に加えて，押韻表現（Rhyme）を組み合わせる必要があるため，難易度が高い．
そこで，本研究では Verse 生成の初級者を対象として，任意のキーワードを入力として，大規模言語モデルを介して，意味表現・押韻表現を備えた Verse を生成する創作支援システムを提案する．キーワードの入力やシステムの提示する歌詞候補からの選択を対話的に行うことで，歌詞のテーマやユーザの意思を反映した一貫性のある Verse の生成を目指す．
スマートウォッチなどの普及により，個人のライフログを残すことが容易になった．しかし，個人のライフログとして発話情報を利用する試みは少ない．そこで本研究は，話者が気軽に日常を振り返ることを目的に， PC本体から流れる音声（PC音声）とPCを利用するユーザの音声（ユーザ発話）を同時に記録する．さらに，両者をWordCloud等を用いて可視化することで，PCの利用場面と発話内容を同時に可視化する振り返りシステムを提案する．
