| Project/Area Number |
24KJ2096
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
西城 耕平 早稲田大学, 理工学術院, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2024-04-23 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
Fiscal Year 2025: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2024: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Outline of Research at the Start |
音源分離はマイクロホンで収録した音に含まれる各音源を分離する処理であり，音環境の理解に必須の技術である．深層学習を用いて混合音と各音源のペアデータから音源分離器を学習することでその精度は飛躍的に向上したが，そうしたペアデータが得られない実環境における音源分離性能には大きく改善の余地がある．本研究では，ペアデータが手に入らない実環境のデータを用いて直接音源分離器の学習を行うための教師なし音源分離法の開発に着手し，音源分離器の各利用環境における分離精度を改善することを目指す．
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