Project/Area Number |
23H03418
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
Principal Investigator |
中村 友彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (50866308)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高道 慎之介 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (90784330)
矢田部 浩平 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20801278)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
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Keywords | 音響情景分析 / 人間介入型 / 深層分析合成 / 音源分離 |
Outline of Research at the Start |
本研究は,人間が介入可能性を考慮しつつ高性能に動作する音響情景分析基盤の構築を目指す.具体的には,深層音響合成(信号処理で確立されたシンセサイザーと深層学習を組み合わせた技術)と,深層音源分離(深層学習を用いた音源分離)技術を融合し,高い分離性能と人間の介入可能性をもつ音源分離の方法論,深層分析合成を創出することを目指す.この技術を応用することで,学習のみを工夫して実用を目指すのではなく,人が介入することで事前に予見し難い要素を含む様々な現場に適応できる音響情景分析手法が実現しうる.これにより,人間の先験的・専門的知識を能動的に導入することが可能となるはずである.
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