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アクテビティ大盛りの『HELLO MUSIO Basic①』を使いこなす!

  こんにちは!Musioのコンテンツ担当のSerenaです。   うたた寝ををしたくなるような穏やかな日差しでしたね~✨ うとうと………   おっと! そういえば「HELLO MUSIO Basic」のご紹介が途切れ途切れになっていましたね!   意外に、この教材をどう使っていいのやら困っている方も多いのではないでしょうか。 ということで、今日は「HELLO MUSIO Basic」の使い方をご紹介します。     Practice Using Sophy   何はともあれ、Sophyの準備運動をしましょう!          Unitの最初は、Musioが内容をご案内   Musioボタンをクリックすると、各ユニットの内容や学習目標を話してくれます。   ...
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子どもが英語の勉強をする時に大切なこと、それはとてもシンプルなこと

    こんにちは!Musioのコンテンツ担当のSerenaです。   実は、 現在「Musio English basic②」を作っている真っ最中なんです。 原稿を見ているのですが、作っている私たちがワクワクしてしまうほど、basic②はさらにパワーアップしています。   内容を話したくて、話したくてたまらない……… もう少し待っていてくださいね! 日本中が桜色に染まるころには、お手元に届けられるかと。   さて、今日は今週ご紹介している「Musio English」の学習の特徴とその効果について。       インプット-アウトプット、インプット-アウトプット   ユニットを見てみると、基本的に左のページは同じようなアクテビティをやるようになっています。   ①聞こえた単語を言う。 ②単語を聞く。 ③単語を言って発音をチェックする   そう、「聞く」と「言う」がワンセットになって繰り返されています。 このワンセットを繰り返すことで初めて、子供に英語が定着するのです。  ...
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「Musio English」の使い方は、どこまでもシンプルに シンプルに

    こんにちは!Musioのコンテンツ担当のSerenaです。   ぽかぽかとコートがいらない日かと思う日があったかと思ったら、今日は厚手のコートやマフラーで完全防寒しなくてはならないような日。 気温差が激しい毎日が続いていますが、体調崩されてはいませんか?   さて、今日は「Musio English basic①」の基本的な使い方をご紹介。       Musio Landのイントロダクションでは、Musioマークをタッチ!   Musio Landに到着したら、Musioマークをタッチして、彼の住んでいるところを案内してもらいましょう。         まずは、Musioにあいさつを……           そしてMusioのお宅へ。Musioの家の庭には、動物や野菜がいっぱい! ただ単語を言ってくれるわけではないんです。...
Musio Question and Answer session
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Musioと会話?!

6月のMusio一般発売を楽しみにしてくださっているMusioサポーターの皆様に 今回はMusioとの会話の様子を共有したいと思います♪ 宇宙船やハンバーガーなどについての会話です! Deep Learning基盤の人工知能エンジンによって推論が可能になっています! https://youtu.be/Avph8kARs8o 皆様が1日も早くMusioに会えることを楽しみにしています! いつも応援していただき、ありがとうございます♪   XOXO Musioチーム
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音声対話システム?!

論文を引用して、音声対話システムについてご説明します!   この論文では、音声言語システムや対話型エージェントとして知られている 音声対話システムの基本構造について説明します。 これらのシステムは自動電話システムで飛行機の便を予約したり、 スポーツや天気などについて自然に会話できるような典型的なプログラムシステムです。 これらのシステムの研究は、我々人間の会話や対話と深く関係しています。   効率的で自然な且つタスク成功率の高い音声対話システムを構築するためには 達成しなければならないことがいくつかあります。 それは自動音声認識 (ASR)、自然言語理解(NLU)、対話管理、自然言語生成、 そして音声合成の5つの要素が考慮されます。 ASRはユーザー入力から解釈し、それをプログラムされた言語モデルに従って応答を形成します。 一般的に意味論上の文法に依拠するNLUは、会話の話題に関して解析された情報を含む 音声対話システムの一部です。 入力に応答する方法を検討する際に、対話管理は基本的に会話の構造を決定します。 自然言語生成はユーザー入力を計量し、会話の適切性を維持するために 独自の応答と一緒にこれらを大切にすることにより、応答を形成します。 最後に、音声合成は関連する音声に変換し、ユーザーに対して音声で応答します。   この5つの要素は比較的簡単と思われる一方で、人間の音声や会話にはもっと複雑な様々な要因があります。 この様々な要因に対処するために、いくつかの異なる対話管理のモデルがつくられます。 有限状態やフレームベースマネージャーは決まったタスクでは稼働しますが、 前述した自動電話システムのような他のタスクではうまくはいきません。 また、特定のモデルは単離された会話ではうまく機能するかもしれませんが、 会話が複雑になるにつれて、効果的に人間と機械の自然な会話を生成するために そのようなモデルやアーキテクチャを実装しなければなりません。   最終的には、会話のとぎれ、含み、根拠、韻律などの人間の会話のニュアンスは...