MISC - 武田　一哉

Data-Centric Approach for Driver Behavior Research [ITS People]

Takeda, K; Vlacic, L  

IEEE INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS MAGAZINE17 巻 ( 1 ) 頁： 92 - 96   2025年1月

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担当区分：筆頭著者,　責任著者   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）  

DOI： 10.1109/MITS.2024.3491452

Web of Science

ポスター講演 雑音環境下における音声了解度向上に向けた音声波形加工手法の評価 (音声) -- (第19回音声言語シンポジウム)

武山 知弘, 小林 和弘, 戸田 智基, 武田 一哉  

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報117 巻 ( 368 ) 頁： 11 - 16   2017年12月

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

CNNを用いたEnd-to-Endナビゲーションシステムによるつくばチャレンジへの取り組み 国際共著

清谷竣也, CARBALLO Alexander, 竹内栄二朗, 宮島千代美, 宮島千代美, 武田一哉, 武田一哉  

計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(CD-ROM)18th 巻   2017年

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記述言語：日本語  

J-GLOBAL

Investigation of DNN-Based Audio-Visual Speech Recognition (Special Section on Recent Advances in Machine Learning for Spoken Language Processing) 査読有り

Tamura Satoshi, Ninomiya Hiroshi, Kitaoka Norihide, Osuga Shin, Iribe Yurie, Takeda Kazuya, Hayamizu Satoru  

IEICE Transactions on Information and Systems99 巻 ( 10 ) 頁： 2444 - 2451   2016年10月

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記述言語：英語   出版者・発行元：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers  

Audio-Visual Speech Recognition (AVSR) is one of techniques to enhance robustness of speech recognizer in noisy or real environments. On the other hand, Deep Neural Networks (DNNs) have recently attracted a lot of attentions of researchers in the speech recognition field, because we can drastically improve recognition performance by using DNNs. There are two ways to employ DNN techniques for speech recognition: a hybrid approach and a tandem approach; in the hybrid approach an emission probability on each Hidden Markov Model (HMM) state is computed using a DNN, while in the tandem approach a DNN is composed into a feature extraction scheme. In this paper, we investigate and compare several DNN-based AVSR methods to mainly clarify how we should incorporate audio and visual modalities using DNNs. We carried out recognition experiments using a corpus CENSREC-1-AV, and we discuss the results to find out the best DNN-based AVSR modeling. Then it turns out that a tandem-based method using audio Deep Bottle-Neck Features (DBNFs) and visual ones with multi-stream HMMs is the most suitable, followed by a hybrid approach and another tandem scheme using audio-visual DBNFs.

CiNii Books

Deep Neural Networkに基づく日常生活行動認識における適応手法 (音声) -- (オーガナイズドセッション「あらゆる音を対象とした情報処理の実現に向けて」)

林 知樹, 北岡 教英, 戸田 智基, 武田 一哉  

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報116 巻 ( 189 ) 頁： 1 - 6   2016年8月

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

CiNii Books

Recurrent Neural Networkに基づく日常生活行動認識 (音声) -- (オーガナイズドセッション「あらゆる音を対象とした情報処理の実現に向けて」)

玉森 聡, 林 知樹, 戸田 智基, 武田 一哉  

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報116 巻 ( 189 ) 頁： 7 - 12   2016年8月

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記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：電子情報通信学会  

CiNii Books

A-14-20 ドライバカテゴリによる追従走行行動の比較(A-14.ITS,一般セッション)

後藤 太一, 宮島 千代美, 李 亦楊, 武田 一哉, 廣池 真也, 坂本 忍, 本田 慎一朗, 塚原 俊哉, 伊藤 政義  

電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ/NOLTAソサイエティ大会講演論文集2016 巻   2016年3月

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会