Study of Olfactory IT for reproducing and creating scents

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2022年度はまず保留材の影響の除去の検討を行った。保留材は香水等に含まれており香りの効果を持続させる効果があるが、無臭であるためその影響を除去する必要がある。保留材を加えた精油から独立成分分析により香気成分を抽出して要素臭を作成し、香り再現を行った。精油のみから要素臭を作成し香り再現を行った場合とどちらがオリジナルの香りに近いかを官能検査により調べた結果、両者に有意差はなく保留材除去は有効であることがわかった。嗅覚ディスプレイに関しては、可搬型20成分嗅覚ディスプレイを製作した。これは電気浸透流ポンプから電磁弁式マイクロディスペンサに香料を供給して射出させ、弾性表面波デバイスで霧化させる方式である。ポンプの印加電圧を可変にして駆動周波数に依らずに液滴の量を同じにできるようにした。香りのクリエーションに関しては、本年度はマススペクトルから匂い印象を予測する方法の改善を行った。匂い印象のデータは２値スコアの方が連続値スコアよりも多くのサンプルが扱えるが、香りのクリエーションでは連続値スコアの方が都合がよい。そこで、Factorization machineを用いる方法により、数多くの記述子の２値スコアから比較的少数の連続値スコアに変換する方法を提案した。自然言語処理に関しては，事前学習済み言語モデルに対し，匂いに関するドメインアダプテーションと単語レベルの対照学習を行うことで，匂い情報を獲得する手法TOLEを提案した．これは，先行研究ではword2vecから得た単語埋め込み表現が匂いの情報を獲得しているかの調査を行っているが，一般的なコーパスで学習を行った手法のため，匂いに関するコーパスの少なさから匂いの情報を多く保持できていないことによる．実験の結果，TOLEは匂いに関する記述子による匂いの埋め込み表現と言語の埋め込み表現の間の類似度を向上させることを確認した．