Masashi Unoki 研究室
主宰者:Masashi Unoki
北陸先端科学技術大学院大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、人間の聴覚システムの仕組みを計算モデルで再現し、それを応用した音声・音響信号処理に取り組んでいます。聴覚の末梢部(外耳・中耳・内耳)から中枢部にかけての情報処理を数式や機械学習で模倣することで、聴覚損失者の音声理解度予測、音声情動認識、機械異音検知など、様々な実問題への解決策を開発しています。
具体的には、聴力低下による周波数や時間分解能の低下をシミュレートしたり、時間周波数領域での変調成分(スペクトロテンポラル・モジュレーション)を特徴として抽出したりするアプローチを用いています。さらに、深層学習と組み合わせることで、ノイズ環境下での音声検出、スピーチスパッフィング(音声を偽装したなりすまし)検知、合成音声の真偽判定といった音声セキュリティ分野の課題にも対応しています。
加えて、人間の会話における適応現象(エントレインメント)の定量化や、音声の知覚品質評価、防音室の容積推定など、聴覚理論の知見を多角的に応用した研究も展開しています。これらは全て、「人間の耳がどのように音を処理しているのか」という基礎的な理解に基づいており、音響信号処理の基盤となる学問領域を形成しています。
※ 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
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研究成果(100 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249328
- [2025] Study on Signal Processing Techniques in Protecting Voice Personae Against Speech Synthesis SystemsDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249218
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa66052.2025.11230956
- DOI: https://doi.org/10.1145/3747327.3764911
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco63237.2025.11226702
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0039109
- DOI: https://doi.org/10.21437/clarity.2025-1
- DOI: https://doi.org/10.21437/clarity.2025-7
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- DOI: https://doi.org/10.1044/2025_jslhr-24-00825
- DOI: https://doi.org/10.1145/3733102.3736706
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10888822
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2024.12.007
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslpro.2025.3570956
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3526631
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslpro.2025.3561606
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3538708
- [2025] ディープフェイク音声の脅威と対策についてDOI: https://doi.org/10.1587/bplus.19.239
- DOI: https://doi.org/10.1250/ast.e25.57
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.29.221
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10848563
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10848707
- [2024] Anomalous Machine Sound Detection Based on Time Domain Gammatone Spectrogram Feature and IDNN ModelDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10849225
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10848842
- [2024] Blind Estimation of Room Volume from Reverberant Speech Based on the Modulation Transfer FunctionDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10849066
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2024.104956
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.28.309
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00264-024-06351-w
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024mui0001
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2024-129
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.28.133
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2024.109914
- [2024] Hybrid Transformer Architectures With Diverse Audio Features for Deepfake Speech ClassificationDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3478731
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3447582
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3491857
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3276327
- DOI: https://doi.org/10.1109/rivf60135.2023.10471805
- DOI: https://doi.org/10.1109/rivf60135.2023.10471822
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.specom.2023.103024
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_0861
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_0778
- DOI: https://doi.org/10.1109/isai-nlp60301.2023.10354956
- [2023] Deepfake-speech Detection with Pathological Features and Multilayer Perceptron Neural NetworkDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317331
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317309
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317449
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317260
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317261
- [2023] Non-intrusive speech intelligibility prediction using an auditory periphery model with hearing lossDOI: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2023.109663
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco58844.2023.10289922
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco58844.2023.10289742
- DOI: https://doi.org/10.21437/clarity.2023-1
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2023-2568
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13106239
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10096651
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2023.109337
- [2023] Personality trait estimation in group discussions using multimodal analysis and speaker embeddingDOI: https://doi.org/10.1007/s12193-023-00401-0
- [2023] Method of estimating three-dimensional direction-of-arrival based on monaural modulation spectrumDOI: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2023.109215
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3318015
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2023.3245401
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3294334
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3301616
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2023.3289312
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3341919
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2023.3302237
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscslp57327.2022.10038234
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscslp57327.2022.10037880
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980281
- [2022] Speech Intelligibility Prediction for Hearing Aids Using an Auditory Model and Acoustic ParametersDOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980000
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980028
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980032
- [2022] Deep Hashing for Speaker Identification and Retrieval Based on Auditory Sparse RepresentationDOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980015
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9979810
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9979993
- DOI: https://doi.org/10.1250/ast.43.306
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.26.171
- DOI: https://doi.org/10.3390/app12199979
- DOI: https://doi.org/10.21437/spsc.2022-7
- [2022] Data Augmentation Using McAdams-Coefficient-Based Speaker Anonymization for Fake Audio DetectionDOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-10088
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-443
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-154
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-528
- [2022] Method for improving the word intelligibility of presented speech using bone-conduction headphonesDOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-10463
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco55093.2022.9909731
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco55093.2022.9909649
- DOI: https://doi.org/10.3389/fncom.2022.919215
- DOI: https://doi.org/10.3390/e24050677
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.3051331
- DOI: https://doi.org/10.1109/isai-nlp54397.2021.9678164
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.25.141
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csl.2021.101326
- DOI: https://doi.org/10.3390/e23101246
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2021.108372
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2021-433
- [2021] Blind Estimation of Room Acoustic Parameters and Speech Transmission Index using MTF-based CNNsDOI: https://doi.org/10.23919/eusipco54536.2021.9616044
- [2021] Robust Voice Activity Detection Using a Masked Auditory Encoder Based Convolutional Neural NetworkDOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9415045
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.03.027
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414307
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscslp49672.2021.9362052
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