Masato Akagi 研究室
主宰者:Masato Akagi
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)
赤木雅人研究室では、人間の声と聴覚に関わる多角的な研究を展開しています。主な研究テーマは、音声生成と音声知覚の仕組みを解明することです。具体的には、聴覚フィードバックが音声産出にどのように影響するかを調べており、周波数を変えた聴覚フィードバックを与えた実験や遅延したフィードバック下での音声特性の変化を複数言語で検証しています。また、ノイズ環境下での声の変化や、声から読み取られる感情や緊急性といった非言語情報の知覚メカニズムも研究対象にしています。
同時に、音声信号の機械学習的な処理にも注力しており、機械音の異常検知や、プロの放送声と非専門家の声の違いを声質変換技術で応用する研究を進めています。さらに進むディープラーニング技術に対抗する形で、AI生成音声の検出手法の開発にも取り組んでいます。これらの研究では、人間の聴覚システムの特性を計算モデル化し、実際の音声信号処理に組み込むアプローチを特徴としています。
本研究室の研究は、基礎的な音声・聴覚科学から応用技術まで幅広く、音声コミュニケーションの質向上や情報セキュリティといった実社会の課題解決につながる成果を生み出しています。
※ 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。
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研究成果(30 件)
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0041453
- DOI: https://doi.org/10.1250/ast.e25.57
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0039109
- DOI: https://doi.org/10.1044/2025_jslhr-24-00825
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslpro.2025.3570956
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10848842
- DOI: https://doi.org/10.1250/ast.e24.41
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317261
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0022714
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco58844.2023.10289922
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- DOI: https://doi.org/10.3390/app13106239
- 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/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980028
- [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/10.1145/3503161.3554779
- [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.2022-124
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco55093.2022.9909649
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.specom.2022.03.002
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.specom.2022.03.001
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3189481
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.specom.2021.09.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.03.027
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3063519
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.3120585
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