新しい音声アプリが体重管理に役立つ

減量の主な目的は、消費されたすべてのカロリーをカウントすることです。タスクは簡単に聞こえますが、レストランで食事をしたり、外出先で軽食をとったり、家で食事をするときでも、すべてのカロリーを記録することは困難な作業になります。

この手法には一貫性と正確さが必要ですが、失敗するのは、通常、人々が必要なすべての情報を見つけて記録する時間や手段がないためです。

現在、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者が、音声制御システムを使用して消費した食べ物や飲み物に人々がログインできるようにするアプリを開発しました。

数年前、タフツ大学の栄養士チームがMITの研究者に食事のロギングを容易にする音声言語アプリケーションのアイデアを提案したとき、この概念が浮上しました。

今週、上海で開催される音響、音声、および信号処理に関する国際会議で、MITの研究者が音声制御の栄養ロギングシステムのWebベースのプロトタイプを発表します。

これにより、ユーザーは食事の内容を口頭で説明し、システムはその説明を解析して、米国農務省（USDA）が管理するオンラインデータベースから適切な栄養データを自動的に取得します。

データは、対応する食品の画像とプルダウンメニューとともに表示されます。これにより、ユーザーは説明を絞り込むことができます。たとえば、食品の正確な量を選択できます。しかし、これらの改良は口頭で行うこともできます。

「朝食には、オートミール、バナナ、オレンジジュースを1杯飲みました」と言ったユーザーは、「バナナの半分を食べました」と修正し、システムは表示するデータを更新します。残りは変更せずにバナナについて。

「[タフツ栄養士]が経験したことは、人々が食事を記録しようとするのを助けるためにそこにあったアプリは少し面倒である傾向があり、したがって人々はそれらに追いついていないということです」と上級研究員のジェームズグラスは言います。 。

「したがって、彼らは正確で情報を入力しやすい方法を探していました。」

新しい論文の最初の著者は、MITの電気工学とコンピュータサイエンスの大学院生であるMandy Korpusikです。彼女には、彼女の論文アドバイザーであるGlassが加わりました。彼女の大学院生のマイケル・プライス。 Glassのグループの学部生研究者であるCalvin Huangによるものです。

論文では、研究者は、食品関連の用語を処理するために特別に開発した音声認識システムを使用した実験の結果を報告しています。

ただし、食事ロギングシステムのオンラインデモではなく、Googleの無料の音声認識アプリを使用しているため、それは彼らの仕事の主な目的ではありませんでした。

彼らの研究は他の二つの問題に集中した。 1つは単語の機能的役割を識別することです。ユーザーが「ボウルのオートミール」というフレーズを記録した場合、オートミールの栄養情報は適切であるが、フレーズが「オートミールクッキー」の場合はそうではないことをシステムが認識する必要があります。

もう1つの問題は、ユーザーのフレージングとUSDAデータベースのエントリを照合することです。たとえば、オートミールに関するUSDAのデータは「オート麦」という見出しの下に記録されています。 「オートミール」という単語はエントリのどこにも表示されません。

最初の問題に取り組むために、研究者たちは機械学習を使用しました。

彼らは、Amazon Mechanical Turkクラウドソーシングプラットフォームを通じて、最近の食事で何を食べたかを簡単に説明する労働者を募集しました。次に、説明の関連する単語に食品の名前、数量、ブランド名、または食品名の修飾語としてラベルを付けました。

「オートミールのボウル」では、「ボウル」は量であり、「オートミール」は食品ですが、「オートミールクッキー」では、オートミールが修飾語です。

およそ10,000のラベル付きの食事の説明が得られたら、研究者は機械学習アルゴリズムを使用して、機能的役割を識別する単語間の構文関係のパターンを見つけました。

その後、研究者はFreebaseと呼ばれるオープンソースのデータベースを使用して、ユーザーの説明とUSDAデータベース内のラベルを翻訳しました。データベース自体には、8,000を超える一般的な食品のエントリがあり、その多くには同義語が含まれています。

同義語が不足していたところ、彼らは再びそれらを供給するためにメカニカルタークの労働者を募集しました。

会議で提示されたシステムのバージョンは、主に自然言語処理へのアプローチの実行可能性を示すことを目的としています。システムはカロリー数を報告しますが、まだ自動的に合計していません。

しかし、実際に機能するバージョンが開発中であり、完成したら、タフツの研究者はユーザー調査を実施して、栄養ロギングが本当に容易になるかどうかを判断する予定です。

出典：MIT