脳の神経回路網を模した多層ニューラルネットワークを活用し、教師データとして特定の音と対応する擬音語や説明文を機械学習させる。学習したデータをもとに、音の特徴を取り出して対応するテキストに変換する仕組みを開発した。 ある音から自動生成した擬音語と、人間が考えた擬音語を比べたところ、異なる単語が生成されたのは全体の7.2%だった。自動生成した擬音語のうち、全体の78.4%は人間が聞いても違和感を覚えず、人間が考えた擬音語よりも評価が高かったという。 同社はこれらの技術を使って、事前に説明タグなどを付与せずに検索できる音のデータベースを開発できるとしている。 関連記事 「ラーメン二郎」全店舗“見分ける”bot NTTコムウェア技術者が趣味で開発 「ラーメン二郎」のラーメン画像をリプライすると、どこの二郎なのか答えてくれる――そんなTwitterのbotアカウントを、NTTコムウェアの技術者が趣味