Kazuyoshi Yoshii 研究室

主宰者：Kazuyoshi Yoshii
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、音声・音楽信号を対象とした信号処理と機械学習に関する研究を行っています。マイクロフォンアレイで録音した複数チャネルの音声データから、目的の音源を分離・定位すること、あるいはピアノやボーカルの演奏を楽譜に変換することなど、実世界の音響環境で直面する様々な課題に取り組んでいます。これらの問題に対して、物理法則に基づくニューラルネットワーク、拡散モデル、トランスフォーマーなど深層学習の最新手法を応用しています。さらに、映像情報やスコア記号を組み合わせたマルチモーダル学習、大規模言語モデルを用いた音楽理解など、様々なデータ形式を統合したアプローチも展開しています。 具体的には、複数のマイクロフォンアレイを用いた動く音源の追跡・分離、室内環境の音響特性の推定、ノイズや残響下での音声強調、音楽構造の自動分析といった研究課題に取り組んでいます。従来の統計的手法と最新のニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせることで、実データにおける堅牢性と計算効率を両立させることを目指しています。また、音楽信号の時間周波数構造や音響空間の物理的性質といった領域知識を学習モデルに組み込む工夫により、より解釈可能で実用的な処理系の開発を進めています。

※ 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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