Norihiro Takamune 研究室

主宰者：Norihiro Takamune
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

髙宗研究室では、複数のマイクロフォンで録音された混合音声から特定の音源を分離・抽出する技術に取り組んでいます。特に、会話ロボットや補聴器、ドローンの音声認識といった実世界の応用を想定し、限られた計算資源でも動作するリアルタイム処理が実現できる手法の開発を進めています。背景雑音が空間全体に広がる環境での音声抽出や、複数の妨害音源が存在する状況での分離に対応できる方法を提案しており、これらは従来手法の課題を解決しています。 音源分離の理論的な基礎となる独立低ランク行列分析（ILRMA）の改良に継続的に取り組んでいます。空間情報を活用した正則化手法の導入、到達時間差の自動推定、スペクトログラム一貫性の改善など、段階的に手法を拡張しています。さらに、深層学習を活用した音源分離にも着手し、訓練時と異なるサンプリング周波数に対応できるニューラルネットワークの開発や、異なる音源モデルを組み合わせた手法の研究も行っています。 これらの研究では、数学的な最適化理論に基づいた厳密なアルゴリズム設計と、実装レベルでの計算効率化が両輪となっています。実験室環境だけでなく、実際のコンサート会場やドローン搭載システムなど、現実的な音響条件での有効性を検証することで、学問と応用の架け橋となる研究を推進しています。

※ 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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