| 研究課題/領域番号 |
19H01116
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
猿渡 洋 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (30324974)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
44,850千円 (直接経費: 34,500千円、間接経費: 10,350千円)
2022年度: 10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
2021年度: 10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
2020年度: 10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
2019年度: 12,090千円 (直接経費: 9,300千円、間接経費: 2,790千円)
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| キーワード | スモールデータ / 機械学習 / 音響拡張現実感 / 音源分離 / 信号処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本申請では、スモールデータ機械学習理論に基づく新しい音響情報処理の確立、及びその柔軟かつ高品質な音メディアバーチャルリアリティ（VR）・拡張現実感（AR）システムへの応用に関して研究を行う。具体的には、「なるべく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」という総合的音メディアコンテンツ入出力システムの構築を主目的とする。また、このシステムの実証的アプリケーションとして、「音メディアVR・AR」を想定し、不特定多数の音波動センサが一致団結してユーザの受聴を助ける音コミュニケーション能力拡張システムの実現を通じて、ライフイノベーションへ貢献する。
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| 研究成果の概要 |
本基盤研究では「スモールデータを重視した音情報処理及びその応用」の提案を目的とした。これは、事前ビッグデータに依存しない教師無し学習理論の深化や、効率的な確率モデル・制御を駆使した音響VR・AR応用展開である。特に、柔軟な確率モデルに基づく教師無し・半教師有り音源分離、生成系ネットワークであるGANや位相スペクトル推定DNNを用いた効率的な声質変換、等の提案があり、音響VR・ARへ応用できる技術の開発が促進された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本基盤研究で提案されたアルゴリズムにおいては、数理工学的に世界初の発見が複数存在している（例えば多変量におけるMajorizatrion-Equalizationアルゴリズムや劣ガウス生成モデルに関する音源分離アルゴリズムの導出、方向統計分布に基づく位相推定DNN、音場のカーネルリッジ回帰、等）。よって、当該学術分野に大きな貢献が出来たと考えられる。また、本貢献が認められ、多くの学術賞や奨励賞を受賞するに至った。
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