2014 Fiscal Year Annual Research Report
時空間ガウス過程モデルによる音データの判別予測に関する研究
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25280067
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
松井 知子 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 教授 (10370090)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
武田 一哉 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (20273295)
MARKOV K 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (80394998)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | ガウス過程 / 時空間モデリング / 音響信号処理 / 音楽情報処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究体制は、カーネル関数を利用したガウス過程を主軸に用いた音響応用班、音楽応用班、事例研究から得られる知見に基づいて汎用的なガウス過程に基づく技術について検討する基礎数理班の三つの班で構成している。平成２６年度の研究実績を各班ごとに説明する。
基礎数理班では、ガウス過程のカーネル関数のパラメータを、粒子モンテカルロ法 (Particle Markov Chain Monte Carlo; PMCMC)を用い、連続一様分布を事前分布としてベイズ推定する方法について検討を行った。さらに、時空間データの動的特徴を表現するために、ガウス過程を状態空間モデルに組み込んだモデルについて検討を行った。このガウス過程状態空間モデルにより音の時系列データをうまく表現できることを確認し、音楽応用班に技術移転した。
音響応用班は楽器音の波形補間および雑音押圧にガウス過程を応用することを試みた。雑音を含み時間的に変動する楽器音に対してガウス過程が精度よく適用できることを確認した。
音楽応用はでは、基礎数理班で検討したガウス過程状態空間モデルを音楽の感情認識に適用し、従来法と同等以上の性能が得られることを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
基礎数理班では新たにガウス過程状態空間モデルについて検討を行い、音楽応用班ではその結果に基づいてガウス過程状態空間モデルを音楽の感情認識に応用して良好な結果を得た。本研究は基礎数理班、音響応用班、音楽応用班の間で定期的に研究打合せを行い、情報共有を図ることにより、それぞれの研究を推進することに成功している。
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| Strategy for Future Research Activity |
基礎数理班、音響応用班、音楽応用班ごとに今後の推進方策を示す。
基礎数理班は、ガウス過程状態空間モデルについて検討を深める。特にモデルパラメータの推定アルゴリズムの計算効率化について検討する。
音響応用班は、ガウス過程の楽器音への応用について検討を進める。
音楽応用班は、基礎数理班で開発するガウス過程状態空間モデルの推定アルゴリズムについて、音楽の感情認識に適用し、その効果を確かめる。
平成２７年7月には昨年度に引き続き、STM2015を開催して、ガウス過程状態空間モデルを含む時空間ガウス過程モデルについて、その高度化や問題点を議論する。
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| Causes of Carryover |
平成２６年度にはこれまで検討してきた頭部伝達関数を推定する方法について拡張を行い、その結果を国際会議などで発表する予定であったが、十分な性能が得られずに発表に至らなかった。そのため未使用額が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今後は方法を見直し、平成２６年度に開発したガウス過程状態空間モデルの応用について検討を行い、その結果を国際会議などで発表していく。その費用として使用する。
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