統一的・継続的モデル学習による環境音分析の研究

• 研究課題/領域番号: 23K16908
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 同志社大学
• 研究代表者: 井本 桂右 同志社大学, 理工学部, 准教授 (90802116)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 環境音分析 / 継続学習 / 深層学習 / 音響イベント検出 / 音響シーン分類

研究開始時の研究の概要

本研究では，音声や楽音に限らないあらゆる音を対象とした，環境音分析のための機械学習手法について検討する．とりわけ，1つの機械学習モデルを複数の環境音分析タスク（音響イベント検出・音響シーン分類・音響キャプション生成，異常音検知など）に適用可能な，統一的モデル学習法の確立，ならびに，分析対象とする環境音の種類が変化・増加しても，学習済みのモデルを継続して利用可能な継続的モデル学習法の検討を行う.