Multiplayer RC-car Driving System in a Collaborative Augmented Reality Environment

We developed a prototype system for multiplayer RC-car driving in a collaborative Augmented Reality (AR) environment. The tele-existence environment is constructed by superimposing digital data onto images captured by a camera on an RC-car, enabling players to experience an augmented coexistence of the digital content and the real world. Marker-based tracking was used for estimating position and orientation of the camera. The plural RC-cars can be operated in a field where square markers are arranged. The video images captured by the camera are transmitted to a PC for visual tracking. The RC-cars are also tracked by using an infrared camera attached to the ceiling, so that the instability is reduced in the visual tracking. Multimedia data such as texts and graphics are visualized to be overlaid onto the video images in the geometrically correct manner. The prototype system allows a tele-existence sensation to be augmented in a collaborative AR environment

VR Jugglerを用いたPCクラスタによる没入型ディスプレイの構築

　PCクラスタを構成することにより、没入型VR環境を構築した。システムは、低価格、アプリケーション構築の容易性、システムのスケーラビリティといった設計指針に基づいて実装された。GPU搭載のPCを４台つなげて、立体視映像を同期生成する。没入型VR環境を構築するためのフレームワークとして、VR Jugglerを利用した。複数のPCをネットワーク接続し、同期的にグラフィックス・レンダリングを行う機能を提供する。仮想世界のシーンを構築するフレームワークとして、OpenSceneGraphを利用した。教育応用を目的として、ラムサール条約に登録されている干潟を自由に動き回る体験ができる可視化アプリケーションを開発した

リアルタイムMRI調音動画データの閲覧および解析環境の開発

Waseda UniversityWaseda UniversityNational Institute for Japanese Language and Linguistics会議名: 言語資源活用ワークショップ2021, 開催地: オンライン, 会期: 2021年9月13日-14日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター近年, 音声の調音運動をMRI装置を用いて, リアルタイムに撮像することが可能になった.リアルタイムMRI(以下rtMRI)データは, 声道の正中矢状面全体の情報が含まれ, 調音音声学の再構築を促す可能性を秘めている. しかし, 収集されたデータに対する転記方法や分析方法は整備されているとは言いづらく, 単にデータを公開するだけではrtMRIデータに基づいた調音音声学研究は普及しにくいと予想される. そのため, 我々は過去にrtMRIデータ閲覧ツールとしてMRI Vuewerの設計と開発を行った. 上記ツールはrtMRIデータの音声的, 時間的側面の転記機能を有するものであったが, 画像的, 空間的側面の転記機能に不足があった. 本研究では近年行われたrtMRIデータを用いた研究から画像的, 空間的側面の転記に必要な機能を整理し, rtMRIデータ解析ツールとしてMRI Vuewerの再設計と再実装した結果を報告する

日本語話し言葉コーパスにおける発声様式の自動分類

会議名: 言語資源活用ワークショップ2016, 開催地: 国立国語研究所, 会期: 2017年3月7日-8日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター喉頭音源由来の声質の違いは，話者のパラ言語メッセージならびに心的・認知的状態を伝えるシグナルであり，自発音声コーパスに求められる重要な情報であるが，そのアノテーションは音声学の専門家でなければ難しくコストが大きい。本研究は，機械学習による声質の自動アノテーションの可能性を探ることを目的とする。本研究では，非流暢性にも関連する従来よく用いられてきた発見的な音響特徴量に加え，近年音声からの感情認識で広く用いられるようになった大規模な特徴量セットの効果を検証した結果を報告する

EMAによる調音運動観測のための咬合面と口蓋の計測法

国立国語研究所甲南大学早稲田大学千葉工業大学国立国語研究所National Institute for Japanese Language and LinguisticsKonan UniversityWaseda UniversityChiba Institute of TechnologyNational Institute for Japanese Language and Linguistic