研究内容

主な研究分野は音声情報処理，音楽情報処理，音環境情報処理です。

特に、異常音検知という環境音分析の技術に対して精力的に取り組んでいます。

そのほか、外れ値検知などデータサイエンスの基盤的課題や，連想記憶モデルに代表される知的情報処理の基礎研究にも取り組んでいます（教員の強い興味）。近年は連想記憶モデルに関して、カーネル法を応用した高容量ホップフィールドネットワークの開発や、その動作原理および安定性の数理的解明に注力しています。

これらの理論・応用両面に興味のある学生の配属を歓迎します。

以下は過去の卒業研究テーマです（一部）：

• 2020年度

  • 楽曲推薦システムのためのRNNを用いた行動推定手法の検討

  • 音響データに対する様々な電子透かし技術の性能評価

  • 遠隔通話システム利用時における 環境音認識に基づく不快感軽減手法の提案

  • 音源分離とコード推定に基づく演奏練習支援アプリの提案

  • 声から理想のキャラクターを生み出そう！ー音声識別を組み合わせたGANモデルの研究ー

  • 深層学習を用いた教師なし異常音検知法の検討

  • 骨格推定に基づくエアドラム演奏システムの提案

  • 株価情報専門誌を対象とした感情分析による株価予測

• 2021年度

  • 深層距離学習を用いた異常音検知手法の検討

  • 音楽ジャンル分類における転移学習の検討

  • 事前学習済みオーディオニューラルネットワークに基づく特徴量抽出を用いた教師なし異常音検知

  • 議事録システムにおけるモノラル音声強調を用いた音声認識率向上のための研究

  • 新しい生活様式における音声明瞭化による会計時のストレス軽減効果について

  • 非言語コミュニケーションに着目した円滑で話しやすい音声対話システムの検討

  • ジャズ和音を用いた緊迫感のある家電報知音の検討

  • オノマトペによる多様な効果音生成のためのSeq2Seqモデルの拡張

• 2022年度

  • 音声条件付き画像生成モデルを用いたキャラクター生成手法の検討

  • 日本語方言音声認識における声質変換を用いたデータ拡張の検討

  • 高速再生下における合成音声の音韻的特徴が単語了解度に及ぼす影響の調査

  • 音源分離とコード推定を用いた楽曲アレンジ手法の検討

  • 感情音声変換のための話者性と感情を分離する敵対的学習法に関する研究

• 2023年度

  • ガンマチャープフィルタバンクを用いた耳に残る店内 BGM の分析

  • RNN を用いたコラール旋律と和声の学習による四声コラールの生成

  • 電気式人工喉頭を用いた音声認識精度の調査

  • CGANを用いたキャラクター生成手法の検討

  • コード進行を条件として与える CVAE による自動メロディアレンジ

  • 無音映像音声変換に向けたSQ-VAEによる音声復元

  • 拡散モデルを用いた環境音合成手法に関する研究

  • GMMに基づく楽器音変換の提案

  • キーポイント検出を活用した母音推定に関する研究

  • ダイアトニックコードを用いた演奏練習支援アプリの改良

• 2024年度

  • ASMRを誘発する音の収録方法及び耳かき音化フィルタの研究

  • 音楽聴取が味覚刺激に与える影響～塩味,うま味を対象に～

  • クラシック音楽による作業の効率化～クラシック音楽とストレスの緩和効果の関係性を検証～

  • 多感情対応の自動音楽アレンジに関する研究

  • 擬音語音声データを活用した環境音検索システムの研究

  • 音楽理論とパターン分析に基づく階層的構造を持つ進化的作曲システムの研究

  • SwinTransformerを用いた拡散モデルによる異常音検知手法の検討

  • アンビエント音楽制作支援に向けた音階を考慮した環境音生成法の提案

  • オートエンコーダを用いた歌唱のうまさに対する印象評価構造

  • エアコンの異常音検知における最適なデータ拡張による実データ不足の対策

以下は過去の卒業制作テーマです（一部）：

• 2025年度

  • 楽曲制作者の個性を反映させた音楽自動生成アプリ

  • 聴取力向上を目的とした聴覚インタラクティブゲームの開発