スモールデータ機械学習理論に基づく音響拡張現実感及び音コミュニケーション能力拡張

2019 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 19H01116
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Saruwatari Hiroshi 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (30324974)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 北村 大地 香川高等専門学校, 電気情報工学科, 講師 (40804745) ; 中村 友彦 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (50866308) ; 牧野 昭二 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 特任教授 (60396190) ; 小山 翔一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (80734459) ; 高道 慎之介 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (90784330)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

本研究は、スモールデータ機械学習理論に基づき新しい音響情報処理の確立を行おうとするものである。その主たる目的は、少ない事前情報から複雑な音情景を統計的な独立成分に分解し、加工・拡張再現する入出力システムの構築である。また、実証的アプリケーション「音メディアバーチャルリアリティ（VR）・拡張現実感（AR）」によって、ユーザの受聴を助ける音コミュニケーション拡張システムの実現を図る。
本研究はブラインド音源分離と、分離された音情報の変換、拡張、合成の処理により、音メディアのVR、ARシステムの構築を提案しており、音情報処理技術をVR・ARに応用する点に新規性がある。また、音情景を再現する両耳補聴器やユーザを取り巻く音環境全体を制御するなど、応用的展開も述べられており、その成果が大いに期待できる。