研究課題
1.調波・時間構造クラスタリングに基づく多重音解析手法各音符に対応する楽音を、継続時間と調波構造を持つスペクトログラム上の音響オブジェクトとして捉え、音響オブジェクトを混合ガウス分布で表現し、統計学習手法であるEMアルゴリズムにより、各音響オブジェクトの基本周波数、発音時刻、調波構造を同時に尤度最大の原理で推定する、Harmonic-Temporal-structured Clusteringと称する手法を提唱した。これにより極めて高い精度で複数のピッチを含む音楽信号の解析ができるようになった。この手法によりオーディオ信号からMIDIデータへ変換することが可能となり、楽器の入れ替え・音の添削・音長修正などが可能になった。この一連の研究は、第20回電気通信普及財団テレコムシステム技術学生賞、情報処理学会平成17年度山下記念研究賞など、多数の賞を受賞した。2.対数周波数逆畳み込みに基づく多重音の解析手法(Specmurt法)多重音のピッチ解析において、倍音のみを抑圧するフィルタを対数周波数軸上での共通調波構造の逆畳み込みによって実現する手法(Specmurt法)における共通調波構造の最適化について、凸射影法を用いて安定性が保証されたアルゴリズムを考案した。また、Specmurt法による音楽の調認識、主旋律抽出、素数倍倍音抑圧フィルタ理論も研究した。3.トップダウン音楽リズム認識、楽譜復元多声音楽は音符の縦の積み重ね(「積」と呼ぶ)と横の貼り合わせ(「和」と呼ぶ)で多層的に成り立っていると考え、2次元の確率文脈自由文法により扱う手法を開発した。多重音解析された単音のラティス(piano-roll表示)をparseして楽譜を復元する曖昧さを許容するCKYパーサの理論と設計、拍子推定、拍節(小節線位置)推定を行なった。この方法論を応用してオンライン手書き数式認識のアルゴリズム、HMMを用いたMIDI演奏の楽譜追跡と、自動伴奏の手法を開発した。
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