英文の著作権はBBCに帰属します。日本語訳について、
正誤の如何に関わらず無断転用・転載を固くお断り致します。
===============================================
抜けた単語(アルファベット)・・・赤
省略された単語・・・黄
その他の問題・・・青
修正(日本語訳)・・・赤
【】・・・リスニング単語追加部分
===============================================
----------------------0分00秒----------------------
This week:
cars,
bars, and a police ride.
今週は、車、
バー、警察車両から。
I'm on my way to a reported incident
on one of Las Vegas' busiest highways.
私は今、ラスベガスの問題の1つである
忙しない高速道路事情を追っている。
Seventy-six to the accident on Rainbow and 95.
「こちら76番、現場に向かっています。」
with the last rain falling over four months ago,
the oily roads mixed with the fresh water
have become a lethal recipe for disaster.
In the driving seat is Sergeant John Arias,
from Nevada highway patrol.
He is using Waycare,
software that alerts him to an incident
as soon as it is reported via someone calling 911
or through driving apps like Waze.
And it provides him with details
and the best route to get to the scene.
最後に雨が降ったのは4ヶ月以上も前で、
新鮮な水と混ざった脂っぽい道は
災害の致命的なレシピになる。
運転席に座るのは
ネバダ高速パトロール隊のJohn Arias巡査部長だ。
彼が使うのはWaycare、それは911若しくはWaze等の
ドライビングアプリから寄せられた緊急通報を
即時通達するソフトウェアだ。
その情報には現場への最短ルートも含まれる。
It will tell me the location, what kind of accident,
if there are debris,
how long it has been going on and if any responders
that have already signed to the call
and are on their way.
「事故の種類や瓦礫の状況、
また対応班の出した注意喚起の情報も判ります。」
It constantly updates him on the situation
as it develops.
Having a robust system in place
doesn't just help with weather-related collisions.
頻繁に現在状況を更新し、
導入される堅牢なシステムは
天気に関わる衝突事故に限るものではない。
With the Route 91 shooting that we had
at the Mandalay, for the portion that we handled
in the Highway Patrol,
it is really getting the public that is on the strip
off the highway as quickly as possible
or closing off the freeways
so we can have those critical resources
fire, medical, ambulances
to get peope to the hospital and get there quickly.
「ルート91で発生したMandalayの銃撃事件、
高速パトロールの最中に取り扱った所では、
高速道路の大衆引き剥がしやフリーウェイの封鎖に
素早く対応しました。
病院への搬送やその到達速度にも関わる
消防車や救急車の手配の為です。」
in 2017, 15,000 crashes were tended to
with over 300 people dying on average each year
in road accidents in Nevada.
Getting emergency services to the scene
as quickly as possible is critical.
2017年には15000件の事故が発生し、
ネバダ州の交通事故は年平均で死者は300名を超える。
その状況から緊急サービスは
出来る限り早い現場到達が喫緊の課題としてあがる。
I am going to send injury to it and it is camera 217.
「負傷者を搬送したいと思います、カメラは217番です。」
The system has been running
through the Regional Trasportation Commissions
traffic management center for the past three months.
そのシステムはRTCの交通管理センターによって
既に3ヶ月運営・管理されている。
Now, because we're getting information
and there are so many different data streams,
not just the dispatchers.
We are getting it through social media,
we're getting it through apps like Waze,
so people are tagging them as they are driving.
Because all of this is happening so quickly,
we might have already sent out all of that information
and had everybody in this room aware
before the first 911 call comes in.
We are talking about possibly 10 to 15 minutes
of improvement in response time
for some of these incidents.
That's major when you are dealing
with traffic incidents.
「私たちはより多くの情報を得る為に
通報だけでは無く多くのストリームデータを収集します。
ソーシャルメディアやWazeアプリのような
運転者がタグ付けしたデータも利用します。
事態は非常に早く流れる為、
私たちは全ての関係情報を送信し、
911の緊急通報が入る前にこの部屋の全員が探知します。
交通事故に掛かるレスポンスタイムを
10分から15分ほど改善できるかもしれない、そういった話です。
交通事故では非常に大切なことです。」
Waycare pulls in data from several sources:
traffic signals, CCTV cameras, in-vehicle sensors,
and information from driving apps.
It faxes in things like
what day of the year it is, the time and the weather.
Responding to incidents rapidly is one thing,
but the point is to be able to predict incidents
before they happen,
so the responders can be better prepared
and in the right location.
Waycareの情報ソースは
信号・交通監視カメラ・車内カメラ・ドライブアプリの情報を頼りにする。
その要素にはいつ(日)発生したのか、いつ(時間)起きたのか、
どのような天候だったか等の確認材料になる。
即時対応を施すことが要の1つだが、
重要なのは事故が起きる前に状況を予測することであり、
そうすることで緊急対応班はより確かな備えと
適切な配置に移ることが出来るようになる。
Using deep learning,
what we do is we look at the historical data,
run it through algorithms
to develop a patterns that are merging and tie it
to what's happening now on the road.
By doing that,
we are essentially able to look forward in time
to identify where these incidents
are likely to occur.
「私たちはディープラーニングの用途を履歴データに定め、
パターンを探る為にアルゴリズムに掛けています。
発生している事故と道路状況の関連性から、
どういった場所で起きる可能性があるのか
リアルタイムで探ることが出来るようになります。」
Unfortunately, Waycare wasn't able to predict
this one.
残念ながらWaycareは今回の1件を防ぐことは出来なかった。
A trooper is taking pictures, it looks like it is the rear.
-
-
「州警官が写真を撮ります、
(場所は)後方の当たりですね。」
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
yeah
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
She was spinning out.
She did a full 180 and struck...
...【right here.】
-
-
「御覧の通り、彼女は
180度のスピンからここに止まりました。」
Being able to foresee accidents here
could really save lives.
The hope is that, as the data gets more sophisticated,
the predictions will become more accurate.
ここでの事故の事前予測は実際に命を守ることに繋がる。
期待されているのはデータをより精細に仕上げ、
予測がより正確なモノになることだ。
Every day we get more and more evidence
about what causes, what triggers an incident,
and the artificial learning
gets smarter and smarter and more capable.
「日に日に明らかとなる証拠/事実は
何が原因で
どういったものが引き金になるのか等の情報で、
AIの精細性や可用域も着実に広がりを見せています。」
For Nevada, now, though,
the initial results are promising.
ネバダ州対象の話だが、初期の結果は成功を見ている。
They get there faster, we clear it faster,
and that means less secondary accidents.
If you think about it, secondary accidents have...
Basically, 18 per cent of secondary accidents
are fatalities.
So we are reducing the fatalities on the roadway.
「素早く現場に到達し迅速に解明をはかること、
それが第2の事故を減らすことに繋がります。
2次事故はその内の18%が致命傷に関わるものです。
その為、私たちは道路上の死者数低減に努めています。」
And, of course,
the goal is to prevent accidents altogether.
Richard Taylor and Lara Lewington
have been looking at some in-car technologies
that may help make that a reality.
そして勿論、ゴールは交通事故も防ぐことだ。
リチャードとララが何れ助けとなるであろう
車内部のテクノロジーについて調査を進めている。
----------------------4分50秒----------------------
At CES, as you might expect, there is a lot of interest
in self-driving cars,
and it is pretty clear that we are on a one-way sreet
towards full autonomy.
-
-
「CESでは誰もが予測する注目の的は自動運転車で、
明らかとなった事実は完全に独立走行する車の存在です。」
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
but that does still seem to be a way off,
although we don't know exactly how far.
In the meantime, though, there is plenty of innovation
to be seen before we reach our final destination.
-
-
「しかし、まだ道半ばにあるようで
どの程度の見通しなのか正確には判りません。
けれども、最終的なゴールに到達する前に
様々な革新的技術が判明するでしょう。」
----------------------5分11秒----------------------
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[今週の音声認識発音訓練:2017-1-4S(short)]
*単語・記号・発音参考サイト:Weblio(http://ejje.weblio.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト:goo辞書(http://dictionary.goo.ne.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト:Google.com
*発音テスト:VoiceTra(http://voicetra.nict.go.jp/)
〔表記の流れ〕
"[ビ]"……ビジネスシーンの意図・解釈
"◎"……Weblioの音声で正確に出力(Google側省略)
"-"……品詞違い
"◯"……英単語は正確に出力、訳不足
"△"……音の類似する出力
"×"……誤った出力
"S"……Weblio・Google何方も全く同じ出力
"?"……その他
"?N"……正確に単語出力、語訳の登録が無い
"W→V"……Weblioの発音例をVoiceTraに通したテスト結果
"W×"……Weblio側の音声 or VoiceTra側に問題あり
"W×G◎"……Google発音例は正確に出力
"N"……音声例が無い
"H"……デフォルト出力("Hello:こんにちは")
"結果"……私個人の発音テスト結果
"(✓)"……既に把握済み
"◯?"……汲み取り困難 or 訳が間違っている
NHK"ABCニュースシャワー"
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | put others first | 他人を優先する | --- | WNG× | ◎~◯ |
| 2 | strike a deal | 合意する | --- | WNG× | ◎~◯ |
| 3 | put in place | 導入する | --- | WNG◎~◯ | ◎~◯ |
| 4 | Ring of Fire(✓) | 環太平洋火山帯(✓) | --- | --- | --- |
| 5 | obstruct justice(✓) | 司法妨害をする(✓) | --- | --- | --- |
NHK"大人の基礎英語"(シーズン6)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ring a bell | 閃く、思い出す、思いつく | --- | W×G◎~◯ | ◎~◯ |
NHK"仕事の基礎英語"(シーズン5)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | valuables | 貴重品 | vǽljəbəlz | ◎- | ◎ |
| 2 | snoring | いびきをかく | ˈsnɔːrɪŋ | WNG◎ | ◎ |
| 3 | I apologize for being late(✓) | [ビ]遅れて申し訳ありません(✓) | --- | --- | --- |
| 4 | bound for | ~行きの | --- | ×S | ◎ |
| 5 | one stop | 隣駅 | --- | WNG× | ◎ |
NHK "ニュースで英会話"(2018年1月25日分から記憶に無い単語全て)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | backlash | 激しい反動 | bǽklæ̀ʃ | × | ◯ |
| 2 | trivialize | 軽視する、矮小化する | tríviəlὰɪz | W×G△ | △ |
| 3 | heavyweight | 重鎮、有力者 | hɛ́viwèɪt | W×G◎~◯ | ◎~◯ |
| 4 | prominent | 著名な | prˈɔmənənt | △S | ◎~◯ |
| 5 | harass | 嫌がらせをする | --- | --- | --- |
| 6 | verbal | 言葉 | --- | --- | --- |
| 7 | subordinate | 権力の弱い人 | --- | --- | --- |
| 8 | raft of | 多量の | --- | WNG× | ◯ |
| 9 | fad | 流行 | --- | --- | --- |
NHK "TVB"(2018年1月22~23日分冒頭の話題から)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | descend | 押しかけていく | dɪsénd | × | ◎~◯ |
| 2 | breast cancer(✓) | 乳癌 | --- | --- | --- |
| 3 | fainted | 気絶した | féɪntɪd | WNG× | ◎ |
| 4 | cardiologist | 循環器専門医 | kɑ̀rdiɑ́lədʒɪst | WNG◎-→?N | ◎ |
| 5 | rioting | 騒動 | ráɪətɪŋ | WNG× | ◯? |
| 6 | revoked | 取り消す | rɪvóʊkt | WNG× | ◯~◯? |
| 7 | execution | 実行、遂行 | èksɪkjúːʃən | ◎ | ◎ |
| 8 | remanded | 再拘留する | rɪmǽndɪd | WNG△ | △ |
| 9 | sergeant | 巡査部長 | sάːdʒənt | W×G◎ | ◎ |
| 10 | hurled | 強く投げつける | hɝ́ld | HS | △ |
| 11 | adjourned | 延期する | ədʒɝ́nd | WNG× | × |
NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年1月22~23日分から)
| No | 単語 | 意味 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | oil spill | 石油流出 | |||
| 2 | freighter | 貨物船 | |||
| 3 | sank | 沈没した | |||
| 4 | condensate | 凝縮物 | |||
| 5 | crude oil | 粗製油 | |||
| 6 | whales | クジラ | |||
| 7 | porpoises | ネズミイルカ | |||
| 8 | oil slick | 流出石油 | |||
| 9 | contamination | 汚染 | |||
| 10 | breakneck | 速くて危険極まる | |||
| 11 | volatile | 不安定な | |||
| 12 | nosedive | 急降下 | |||
| 13 | hemagglutinin | 赤血球凝集素 | |||
| 14 | neuraminidase | 受容体破壊酵素 | |||
| 15 | debunking | すっぱ抜く | |||
| 16 | myths | 神話 | |||
| 17 | crummy | 気分のすぐれない | |||
| 18 | suppressed | 抑制する | |||
| 19 | loan | ローン、貸出し | |||
| 20 | collateral | 担保 | |||
| 21 | vaults | アーチ系天井 | |||
| 22 | aquaphobic | 水を異常に恐れている | |||
| 23 | bathophobic | 深所恐怖 | |||
| 24 | claustrophobic | 閉所恐怖症の | |||
| 25 | settlements | 定住 | |||
| 26 | starry | ぴかぴか光る | |||
| 27 | stalagmite | 石筍 | |||
| 28 | spelunk | 洞窟を探検する | |||
| 29 | slim | ほんのわずかな | |||
| 30 | filibustered | 議事妨害 | |||
| 31 | steep | 険しい、急な | |||
| 32 | nutrition | 栄養 | |||
| 33 | asteroids | 小惑星 | |||
| 34 | brush | 軽い接触 | |||
| 35 | thermostats | サーモスタット | |||
| 36 | susceptible | 感染しやすい | |||
| 37 | vector | 媒介 | |||
| 38 | glitches | 欠陥 | |||
| 39 | neutralize | 無効にする | |||
| 40 | appliance | 電気製品 | |||
| 41 | malfunctions | 故障 | |||
| 42 | pile up | 積み重ねる | |||
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[修正箇所:単語]
・faxes:ファックス
・trooper:州警察官
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[放送ダイジェスト01:WayCare 交通事故の事前予測]
-------------------------------------------
名称:
組織:Nevada Highway Patrol、FAST Traffic Management Center
組織:WayCare、Nevada Department of Transport
人物:SGT JUAN ARIAS(Nevada Highway Patrol)
人物:THERESA GAISSER(Traffic Engineer FAST Traffic Management
Center)
人物:NOAM MAITAL(CEO, WayCare)
人物:BRIAN HOEFT(Director FAST Traffic Management Center)
人物:TRACY LARKIN-THOMAS(Deputy Director Nevada Department
of Transport)
人物:
期間:
分類:テクノロジー(事故分析予測アルゴリズム)
場所:
価格:
-------------------------------------------
<ラスベガスの道路事情>
概要1:脂っぽい道に雨が降れば事故発生の誘因に
概要2:2017年の衝突事故は15000件、年間死者数平均300人
概要3:死者数低減には瞬時の緊急対応が求められる
概要4:2次事故の死亡率は18%、事故の予測が死者数の低減に
-------------------------------------------
<WayCare>
概要1:911や通報を瞬時に伝える警察用ツール
概要2:現場への最短ルート表示、現場状況も映像伝達
概要3:システムは3か月前に稼働開始、継続運用中
概要4:情報ソースは信号・監視カメラ・車載センサー・アプリ他
概要5:事故の時期・時間帯・天気の情報が蓄積される
概要6:事故データの蓄積からアルゴリズムでパターンを探る
概要7:探り出した一定の仮説(パターン)から次の事故を予測
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト02:自動運転車の安全技術]
-------------------------------------------
名称:
組織:Hyundai、Nissan、Yamaha、Ford、Nuance
人物:DR KEN WASHINGTON(CTO, Ford)
人物:DR LIOR BEN GIGI(Senior Product Manager Dragon Drive,
Nuance)
期間:
分類:自動運転車
場所:
価格:
-------------------------------------------
<Hyundai>
概要1:バイオメトリックセンサー導入、心拍計測
概要2:低画質カメラ顔認識、居眠り探知で安全圏へ自動走行
概要3:1年後に実装予定
-------------------------------------------
<Nissan>
概要1:読み取った脳の信号とAIを組み合わせて安全対策を
概要2:ドライブ(運転)の需要を見込んだシステム
概要3:電極を埋め込んだヘッドセットを装着、読み取り
概要4:筋肉が動作する0.5秒前にAIの操作判断が下る
概要5:ヘルメットが少し煩わしいかも?
-------------------------------------------
<Yamaha>
概要1:自走運転オートバイ、時速120マイル
概要2:今の所、公道試験は難しい
-------------------------------------------
<Ford>
概要1:Nvidiaのプロセッサーで自転車含む物体探知を
概要2:勿論、後ろから来る自転車も事前探知
-------------------------------------------
<Nuance>
概要1:音声技術着手、スクリーンタッチやジェスチャも予定
概要2:運転者の目の動きを追跡、視界対象物の音声検索可能
概要3:座ってる位置も認識、声でシート別の温度調整可
-------------------------------------------
<Toyota>
概要1:ハピネストラッキングコンセプトカー発表
概要2:AIがドライブ先の提案を担う
概要3:AIの食事提案は少し不気味
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト03:ラスベガス走る自動運転車]
-------------------------------------------
名称:
組織:Navya
人物:
期間:
分類:自動運転車
場所:
価格:
-------------------------------------------
<Navya(自動運転バス)>
概要1:自動運転会社"Navya"がラスベガスに無料バス提供
概要2:ドーナツ店周辺の一区画周回
-------------------------------------------
<Navya(自動運転タクシー)>
概要1:アプリで呼び出し自動運転タクシーも
概要2:タクシーには緊急時のドライバー待機
概要3:センサーは信号ではなく信号近くの装置と交信
概要4:事前備え付けの信号認識は走行範囲が限られる
-------------------------------------------
概要1:UberやGoogleのWaymoのライドシェアリング進行中
概要2:自動運転の要は周囲を認識判断するLidarセンサー
概要3:Lidarの設計デザインでUberとWaymo訴訟沙汰に
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト04:自動運転車の安全性を強固にするには]
-------------------------------------------
名称:
組織:Autonomous Robots Lab、University of Reno
組織:Nevada Advanced Autonomous Systems Innovation Center
組織:Nevada Center for Applied Research
人物:HAO XU(Civil & Environmental Engineering University of Reno,
Nevada)
人物:RICHARD KELLY(Senior Engineer Nevada Advanced
Autonomous Systems Innovation Center)
人物:CARLOS CARDILLO(Director Nevada Center for Applied
Research)
期間:
分類:自動運転車(Lidarセンサー)
場所:
価格:
-------------------------------------------
概要1:現在の自動運転試験は殆ど日中の明るい時間帯
概要2:夜間や天候の変化に認識精度は変わる
概要3:Rino大学は交差点にセンサーを設置、車の第3の目に
概要4:交差点のセンサーは人と車の存在を認識探知
概要5:周辺施設との相互通信タイプのプロジェクトあり
概要6:周辺情報の捕捉から運転の利便性を図る
概要7:ドローン使った周辺認識の技術開発継続中(低予算のものを)
概要8:技術の安全性が確立されればバスへ導入
概要9:今現在の開発の中心はデータ収集に
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト05:ARパイロット訓練プログラム]

-------------------------------------------
名称:
組織:UCF(University of Central Florida)、Boing
人物:DAVID METCALF(Director, Mixed Emerging Technology
Integration Lab UCF)
人物:ELIZABETH BIDDLE(Associate Technical Fellow Boeing)
期間:
分類:AR(訓練用プログラム)
場所:
価格:
-------------------------------------------
概要1:最も期待されるAR作品"Magic Leap"はリリース待ち
概要2:ARとAIを組み合わせた新技術の開発が進められている
-------------------------------------------
<Institute for Simulation & Training>
概要1:シミュレーション産業に深く入り込む研究組織
概要2:その範囲は運転シミュレーションからスーパーまで
概要3:最新プロジェクトはフライト訓練用ソフト
概要4:ARヘッドセット併用の個人指導プログラム
概要5:名称は"Project Cap"、ボーイングと提携開発
概要6:ホロレンズがあれば何処でも訓練に使える
概要7:今の所、決められた音声コマンドのみ反応/対応
概要8:開発参考に実際のパイロットをスキャンした
概要9:本物のパイロットの動きをそのまま再現
概要10:但し、実際の指導教官の代わりにはならない
概要11:他の訓練プログラムには医療用も
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト06:Tipsy Robot]
-------------------------------------------
名称: Tipsy Robot
組織:Robotic Innovations
人物:
期間:
分類:ロボット(カクテル精製機)
場所:
価格:
-------------------------------------------
概要1:ハイテクのカクテル精製機
概要2:120種類の品種から好みのモノを選択できる
概要3:120種類全てを混ぜることは出来ない
概要4:1時間当たり100杯生成可(人手なら10倍は作れる)
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[少し関係の無い話:spoken langage and written langage]
英語交えたチャット参加で誰もが気付くことは
感情を表す単語の誇張表現です。同じ単語でも受
ける印象が全く違います。例えば…
(1)Hey
(2)Heey / Heyy
(3)Heyyyyyy
これだけで既に違いが有ります。(1)は単なる呼
びかけ。(2)は"誰か応答しろ"の強い呼びかけ、
(3)は広い荒野で誰かに応答を求めるような表現
です。文字媒体で人間性を伝えるには覚えるしか
ありません。(1)に類似する正確な単語表現は実
直さがある分印象は良くとも、相手の笑顔を掴む
には程遠い表現です。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[少し関係の無い話2:To be honest..]
(前回の続き)私は私で実名から逆さ読みに2文字
取ったり、苗字と名前から引き抜くアナグラムのハン
ドル名を使っていたことが有ります。
…人のことは言えませんね。