研究内容

教師無し最適化理論に基づく音コミュニケーション拡張システム

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音響信号処理においては、未知の音源・音場が複雑に関係した「一期一会データ」しか利用することが出来ない場合が多く、ビッグデータならぬ「スモールデータ」を取り扱う枠組みが求められてます。そこで、統計的信号推定理論やスパース・低ランクモデリング理論を駆使し、独立低ランク行列分析やスパーステンソル分解等に基づくブラインド(教師無し)音源分離アルゴリズムを提案しています。また、それらを応用したロボットヒューマンインターフェイスやユニバーサルコミュニケーション支援システムの構築を行います。
研究成果例:









非線形信号処理系の数理解析と感性定量化

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近年、音響信号に用いられる非線形信号処理系の統計量解析を通じて、低次-高次統計量空間にヒステリシスが存在し、それが聴覚印象の不動点を生み出していることが見出されています。これに基づき、人間にとって聴覚的に意味のある統計的信号推定方法は何かを追求し、新しい信号処理の枠組みを創出します。
研究成果例:



ユーザオリエンテッドな音楽情報処理

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多様な多次元音楽メディアに対し機械学習論的な手法を適用し、時空間頻出パタンに基づく信号解析など、高品質な音楽信号処理を実現します。また、これに基づくユーザオリエンテッドな音楽情報処理系を構築し、新しい芸術創造に関する工学的貢献を目指します。
さまざまな非負値行列因子分解におけるサウンドデモ
研究成果例:












音バーチャルリアリティ・音拡張現実感

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複雑な音響波動場の観測・伝送・変換・再生処理を統一的な数理で記述し、より高精度な音響波動場の再現理論を創出します。また本理論に基づき、超臨場感音バーチャルリアリティや人間と機械のインタラクションを補間する音拡張現実感システムを構築します。
研究成果例:









人と人、人と計算機を超えた音声コミュニケーション

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人工的に音声を作り出すことで,人間の能力を超えた音声生成や,計算機との音声コミュニケーションが可能になります.これにより,人と人,人と計算機の違いを超えた超コミュニケーションを可能にします.
研究成果例:




“Moment matching networkを用いた音声パラメータのランダム生成の検討”
日本音響学会2017年3月

計算機が人間の様に「喋るたびにちょっとずつ違う」音声を生成




“HMMに基づく日本人英語音声合成における中学生徒の英語音声を用いた評価” 日本音響学会2015年9月
英語学習者本人よりも上手い英語音声を作ってスピーキング学習をサポート