RevComm Tech Blog

コミュニケーションを再発明し 人が人を想う社会を創る

研究紹介

Room Simulatorを用いたデータ拡張によるNeural Speaker Diarizationモデルの実環境適応

RevCommで主に音声認識・音声感情認識・話者分離の研究開発を担当している石塚です。 本記事では、日本音響学会2025年秋季研究発表会で発表した「Room Simulatorを用いたデータ拡張によるNeural Speaker Diarizationモデルの実環境適応」の研究について…

Evaluating Summarization Evaluation

This blog post is the work of Hongkai Li, edited by Tolmachev Arseny. The authors belong to Works Applications and are working for RevComm. TL;DR Background Evaluation Metrics Experiments Datasets and Systems Results Correlation Among the …

NLP若手の会 (YANS) 第18回シンポジウム (2023) 参加・発表報告

Works Applicationsに所属しており、業務委託としてRevCommで働いている勝田です。8月末に開催されたNLP若手の会 (YANS)に参加し、発表を行いました。今回のブログ記事ではその報告をします。 著者 YANSの概要について 名称:NLP若手の会 (YANS) 第18回シン…

スライド紹介: LoRAによるメモリ使用量削減の検証

Research Engineerの大野です。 新しいスライドを公開したのでご紹介します。 speakerdeck.com スライドの概要 ここでは、機械学習モデルの学習の際のメモリ要件を下げることができる、Low-Rank Adaptation (LoRA) の評価を行いました。 言語モデルの大きさ…

対話要約の解説 後編 〜近年の研究の紹介〜

はじめに 対話要約手法の概要 抽出的要約 抽象的要約 その他 近年の研究 Pegasus DialogLM ChatGPT/GPT3 まとめ 引用 はじめに この記事は『対話要約研究の最前線 前編 〜データセットと評価指標の紹介〜』の続きです。 RevCommは電話営業や顧客応対の通話を…

対話要約研究の最前線 前編 〜データセットと評価指標の紹介〜

Research Engeneerの大野より、対話要約に関する研究について前編と後編の2回に分けて解説します。 前編ではデータセットの紹介やドメイン領域ごとの課題、評価手法ついて触れていきます。

通話相手が雑音環境下にいても聞き取りやすい電話を目指してみた

RevCommで音声処理の研究開発を担当している加藤集平です。皆さんは電話の通話相手が屋外やカフェなどの雑音環境下にいるために、相手の声が聞こえづらくて苦労した経験はありませんか?本記事では、物理的な音量はそのままに雑音環境下の聞こえ(音声了解度…

音声解析AIによる感情認識機能の裏側 〜筑波大学との共同研究を紹介します〜

こんにちは、RevComm にて主に MiiTel の音声解析機能に関する研究開発を担当している石塚です。 石塚賢吉(いしづか けんきち) プリンシパルリサーチエンジニア。筑波大学大学院博士後期課程卒業。博士(工学)。日本HP株式会社にて通信事業者向けのシステ…