| 研究課題/領域番号 |
25280067
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
松井 知子 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10370090)
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| 研究分担者 |
武田 一哉 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (20273295)
マルコフ コンスタンティン 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (80394998)
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| 連携研究者 |
上野 玄太 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (40370093)
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| 研究協力者 |
ピータース ギャレス W. University College London, UK, 統計学科, 講師 (90763061)
アイド ネバット A*STAR, Singapore・Institute for Infocom Research(12R), チームリーダー
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 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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| 研究成果の概要 |
時空間ガウス過程モデルによる分類や回帰を行うための汎用ソフトウェア、Monte Carlo Dynamic Classifier（MCDC）ツールを開発した。MCDCでは時空間ガウス過程モデルとして、状態と観測関数をガウス過程で表した状態空間モデルを考える。また時空間ガウス過程モデルによる音響空間のモデル化について、音波の位相を考慮したカーネル関数として波動方程式に基づくカーネル関数を新たに設計した。実験的に従来のガウスカーネルと比べて高いSDR値を示すことを確認した。さらに時空間ガウス過程モデルを音楽ジャンル分類、音楽ムード推定に適用し、従来法と比べて、高い性能が得られることを確認した。
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| 自由記述の分野 |
統計的機械学習、音情報処理
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