Kouei Yamaoka 研究室

主宰者：Kouei Yamaoka
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で録音した音声信号から目的の音源を分離・抽出する信号処理技術を中心に研究を行っています。具体的には、音源分離、音声強調、ビームフォーミングなど、複数マイク入力に関わる様々な課題に取り組んでいます。実生活では複数の音源が同時に存在する環境が大半であり、また分散して配置されたマイク間には遅延のズレが生じるなど、実装上の課題が多くあります。これらの問題を統計的モデリングと最適化理論に基づいて解決することを目指しています。 手法として、独立低ランク行列分析（ILRMA）や独立ベクトル分析（IVA）といった盲信号分離アルゴリズムを基盤としつつ、空間情報の活用や補助関数法による効率的な最適化などの工夫を加えています。深層学習を用いた音声処理や音声テキスト埋め込みなども扱っており、従来の信号処理と機械学習の両面からアプローチしています。さらに、リアルタイム処理や低遅延化も重要な課題として取り組んでおり、補聴器などの実用的な応用も視野に入れています。 主要な成果としては、既知の参照信号がない状況での音源位置推定、複数マイク間の同期ずれの補正、目的音源の抽出精度向上など、実世界の音響環境における処理の堅牢性向上を実現しています。

※ 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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