Shoichi Koyama 研究室
主宰者:Shoichi Koyama
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、複数のマイクロフォンやスピーカーを用いて空間的な音の分布を推定・制御する技術に取り組んでいます。特に、限られた測定点からいかにして広い空間全体の音響特性を正確に把握するかという課題を扱っています。測定した音の圧力情報から未測定領域の音場を復元する際に、音の波動方程式が満たす物理的性質を機械学習モデルに組み込むことで、より精度の高い推定を実現する手法を開発しています。
また、実際の環境には壁や物体による音の散乱が存在するため、そうした複雑な条件下での音場推定にも対応する研究を進めています。さらに、複数のスピーカーから発せられる音を望ましい分布に合わせる「音場合成」や、特定領域のみの雑音低減を実現する「空間的な騒音制御」といった応用に向けて、スピーカーやマイクロフォンの最適な配置方法の研究も行っています。頭部伝達関数の個人差を補正する技術にも取り組み、3次元音響空間の記録・再生および個人に適応した立体音響体験の実現を目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 保健専門職Qi An 研究室東京大学論文 156 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 環境保全 +11
- 環境科学Taikan Oki 研究室University of Tokyo Hospital論文 142 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 環境保全 +10
- 計算機科学Hiroshi Saruwatari 研究室東京大学論文 187 件·共通: AI・機械学習, 環境保全, 環境科学, 環境 +10
- 環境科学Ram Avtar 研究室北海道大学論文 100 件·共通: 機械学習, 機械, 環境保全, 環境科学 +10
- 工学Shin’ichi Warisawa 研究室東京大学論文 131 件·共通: 機械, 環境保全, 環境科学, 環境 +9
- 計算機科学Hajime Asama 研究室東京大学論文 183 件·共通: 環境保全, 環境科学, 環境, 学習 +9
- 環境科学Ryozo Ooka 研究室東京大学論文 151 件·共通: 再生, 環境保全, 環境科学, 環境 +8
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 132 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +7
研究成果(64 件)
- [2026] Phase-Retrieval-Based Physics-Informed Neural Networks For Acoustic Magnitude Field ReconstructionDOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11460963
- [2026] Phase-Retrieval-Based Physics-Informed Neural Networks For Acoustic Magnitude Field ReconstructionDOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11460963
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11460723
- [2025] Spatial Active Noise Control Based on Kernel Interpolation With Individual Directional WeightingDOI: https://doi.org/10.1561/116.20250034
- [2025] Spatial Active Noise Control Based on Kernel Interpolation With Individual Directional WeightingDOI: https://doi.org/10.1561/116.20250034
- DOI: https://doi.org/10.61782/fa.2025.0517
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa66052.2025.11230947
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa66052.2025.11230978
- [2025] Active noise cancellation in space containing scattering objects based on kernel interpolationDOI: https://doi.org/10.1121/10.0037383
- DOI: https://doi.org/10.1561/2000000121
続きを表示(残り 54 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10890366
- DOI: https://doi.org/10.61782/fa.2025.0517
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa66052.2025.11230947
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa66052.2025.11230978
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa66052.2025.11230985
- [2025] Active noise cancellation in space containing scattering objects based on kernel interpolationDOI: https://doi.org/10.1121/10.0037383
- DOI: https://doi.org/10.1561/2000000121
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10448224
- DOI: https://doi.org/10.1109/msp.2024.3465896
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13636-024-00362-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc61483.2024.10694575
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc61483.2024.10694564
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10448224
- [2024] Sound Field Estimation Based on Physics-Constrained Kernel Interpolation Adapted to EnvironmentDOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2024.3467951
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13636-024-00362-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc61483.2024.10694575
- [2024] Sound Field Estimation Based on Physics-Constrained Kernel Interpolation Adapted to EnvironmentDOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2024.3467951
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10095429
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco58844.2023.10289919
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa58266.2023.10248106
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa58266.2023.10248156
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa58266.2023.10248106
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco58844.2023.10289919
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10097189
- DOI: https://doi.org/10.17743/jaes.2022.0058
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10097189
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9746065
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2022.3231715
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2022.3201368
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2022.3156012
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc53105.2022.9914792
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc53105.2022.9914751
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9746550
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9746065
- [2022] Region-to-Region Kernel Interpolation of Acoustic Transfer Function with Directional WeightingDOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9746842
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2022.3201368
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2022.3156012
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc53105.2022.9914792
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc53105.2022.9914751
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2022.3231715
- [2021] Directionally Weighted Wave Field Estimation Exploiting Prior Information on Source DirectionDOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2021.3070228
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa52581.2021.9632799
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0006538
- DOI: https://doi.org/10.1109/i3da48870.2021.9610874
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414855
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa52581.2021.9632799
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0006538
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414855
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414842
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414842
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021eap1004
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.3107983
- [2021] Directionally Weighted Wave Field Estimation Exploiting Prior Information on Source DirectionDOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2021.3070228
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.3107983
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。