@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00183456,
 author = {栗原, 一貴 and 板谷, あかり and 植村, あい子 and 北原 , 鉄朗 and KAZUTAKA, KURIHARA and AKARI, ITAYA and AIKO, UEMURA and TETSURO, KITAHARA},
 book = {エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2017論文集},
 month = {Sep},
 note = {本論文では電子音に特化して、教師つき学習を行わずに音声認識を行うJavaScriptライブラリであるPicognizerを実装する。我々は今や様々な電子音に囲まれて生活しており、それらを認識し情報処理を行うことはMaker文化の発展、およびゲーミフィケーションの構成の上で有意義であるが、エンドユーザプログラマが個々の認識対象について教師つき学習により認識器を構築するのは現状ではまだ容易ではない。そこで再生毎の音響的変動が小さいという電子音の特徴を活かし、伝統的なパターンマッチングアルゴリズムにより音声認識を行うJavaScriptライブラリを実装する。様々なユースケースを例示することでその有用性を示す。, Our daily life is now surrounded by various machine-generated sounds, so it is valuable to establish a way to detect andrecognize those synthesized sounds as a trigger to invoke information systems. However, it is still not easy to enable end-userprogrammers to create custom-built recognizers for each usage scenario through the supervised learning. Therefore, focusing ona feature of synthesized sounds whose auditory deviation is small for each replay, we implement a JavaScript library that detectsand recognizes sounds by the traditional pattern-matching algorithm. We quantitatively evaluate its performance, and show itseffectiveness by proposing various usage cases including an autoplay system, an augmentation of digital games, and agamification.},
 pages = {1--10},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {電子音の認識のためのJavaScriptライブラリの開発},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}