Shinnosuke Takamichi 研究室
主宰者:Shinnosuke Takamichi
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、音声や音響現象を機械学習により理解・生成する研究を展開しています。具体的には、テキストから音声を合成する技術、環境音や音楽を生成する技術、複数の音源が混在する状況から目的の音声を抽出する技術など、多様な音響処理課題に取り組んでいます。また、人間のように自然な発話を生成するための音声品質評価や、音声と意味的な関連性を測る自動評価手法の開発にも注力しており、これらの技術を動画解説や人間とロボットの対話システムなど実世界の応用へ結びつけています。
手法面では、深層学習モデル(特にトランスフォーマーやニューラルネットワーク)を活用し、大規模なデータから音響パターンを自動で学習する自己教師あり学習を重視しています。同時に、限られたデータから効率的に学習する工夫として、能動学習やデータ選別の最適化に取り組んでいます。さらに、音声を数値の列で表現するニューラル音響コーデックなど、音の本質的な特性をより良く捉える表現方法の研究も進めています。
これらの研究を通じて、機械が人間らしい音声表現や多様な音響現象を理解・生成できる基盤技術の構築を目指すとともに、言語学的な法則(例えば自然言語に見られる統計的パターン)が合成音声にも現れるかといった基礎的な問いにも向き合っています。
※ 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(89 件)
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- DOI: https://doi.org/10.21437/odyssey.2026-52
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11463396
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11464875
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11464441
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojsp.2025.3529377
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslpro.2025.3633089
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3645005
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3648378
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- DOI: https://doi.org/10.1109/asru65441.2025.11434618
- DOI: https://doi.org/10.1109/asru65441.2025.11434811
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249057
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249004
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- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0040578
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0040371
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- [2025] RELATE: Subjective evaluation dataset for automatic evaluation of relevance between text and audioDOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2025-1830
- [2025] Measuring Time Delay Tolerance in Third-Person Live Commentary for Super Smash Bros. UltimateDOI: https://doi.org/10.1109/cog64752.2025.11114300
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2025-2536
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- DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2023/575
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- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.11.68
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.3059114
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- DOI: https://doi.org/10.1109/asru51503.2021.9687904
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- [2021] DNN-Based Low-Musical-Noise Single-Channel Speech Enhancement Based on Higher-Order-Moments MatchingDOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2021edp7041
- DOI: https://doi.org/10.1145/3462244.3479934
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2021-897
- DOI: https://doi.org/10.21437/ssw.2021-37
- [2021] Accent Modeling of Low-Resourced Dialect in Pitch Accent Language Using Variational AutoencoderDOI: https://doi.org/10.21437/ssw.2021-33
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2020edp7252
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414226
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413363
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2020edk0002
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjournal.141.93
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