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Implementation and Evaluation of a Tool to Support the Development of a Domain-Specific Modeling Environment for Enumeration Based on View Patterns
Get PDF電気通信大学博士（工学）2023doctoral thesi
キャリア教育におけるシステムを活用した講義レポートへの個別フィードバックの実施報告
Get PDF電気通信大学の倫理・キャリア科目である１年次開講科目キャリア教育基礎および２年次開講科目キャリアデザインでは、学生にキャリアおよび自己理解などキャリア教育のテーマを踏まえた講義レポートの提出をさせている。提出したすべてのレポートに対し、独自システムを用いて個別のフィードバックを返す仕組みを構築している。2016年の改組後、文章の書き方への指導を強化し、フィードバックの量にも変化が起こった。この報告では、キャリア教育の低学年時科目でのフィードバックの状況と学生からの評価を記載する。In this report, touch on the changes in student behavior and the evaluation of lectures by promoting Active-Learning in First-Year ethics/career education subject. In general, there are many cases where active learning such as PBL is introduced in career education subjects. PBL was introduced in the career education that were held in First-Year as a required subject of the University of Electro-Communications ethics/career education subjects. Along with the reorganization, Seminar for Career Education of the required subjects to Career Education Basic of the elective subjects, and promoted Active Learning through an increase in the number of lecture-style lectures from the content of PBL subjects. In the process of transitioning from compulsory courses to elective courses, will report on the effects on class evaluation caused by the promotion of Active Learning while amount of Active Learning time changes.departmental bulletin pape
Meaning in Interaction: The Work of Jack Bilmes
Get PDFThis paper reviews the work of Jack Bilmes in relation to the study of meaning in interaction. The review is organized around five themes, related to 1) cultural knowledge, 2) internal states, 3) first-priority response or mention, 4) structures of meaning, and 5) the occasioned nature and intelligibility of those structures. The way that Bilmes combined three broad theories of meaning—meaning as convention, meaning as use, and meaning as response—is discussed. This combination can be seen as culminating in the program of Occasioned Semantics.departmental bulletin pape
FaceNet特徴量を用いた顔画像に相応な声質変換
Get PDF電気通信大学修士2022人の顔と声には相関があることが明らかとなっている．認知科学の研究では，人間は人の顔からその人の声を予測でき，その逆も可能であることが明らかとなっている．近年では，Deep Neural Networkによる顔と声を用いたマルチモーダル学習の研究が多く行われており，顔と声の関係を学習できることが明らかとなっている．また，このマルチモーダル学習を声質変換に適応した研究があり，顔画像に相応しい声質変換の有用性を示した．しかし，この研究では，学習を行う上で，音声と顔画像のペアデータセットの収集が困難で，学習データが不十分であり，顔画像本人の特有の性質でなく，概括的な声質変換モデルとなっている．また，他の認知科学の研究では，性別，民族，年齢といった属性が同じであっても人間は顔から声を予測できることができ，顔からその人特有の声が予測できることが明らかとなっている．
本研究では，大量の顔画像によって事前学習された，顔画像から顔特徴量を生成するFaceNetを導入し，話者一人ひとりの個性を考慮した顔画像に相応な声質変換モデルを提案した．まず，深層生成モデルであるConditional Variational Autoencoderを用いて，顔画像に相応しい声質変換の実現おいて，FaceNet出力の有用性を示した．次に，音声の話者性の中に顔情報が含まれていると仮定し，音声から顔情報を明示的に抽出を行い，変換先の顔情報を付与することで声質変換を行うFaderNetWorksを用いたモデルを提案した．FaderNetWorksではエンコーダー・デコーダーモデルであり，エンコーダによって生成される中間特徴量と顔特徴量を敵対的に学習することで，音声から顔情報を解きほぐす．定量的実験および実験参加者による主観評価実験において，提案手法が顔画像のみで変換元音声から，ターゲット話者の声質に近いていることが確認できた．また，話者性の中に顔情報が含まれていることが示唆された．thesi
