Eita Nakamura 研究室
主宰者：Eita Nakamura
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、音声・音楽・美術といった複雑な創作物から意味のあるパターンを自動抽出し、そこから人間の創造性や文化的な進化の過程を解き明かすことを目指しています。具体的には、歌声や楽器音の音声信号から楽譜上の音高や発音タイミングを推定する自動採譜、バンドスコアからピアノスコアへの自動編曲、複数の作曲モデルを競わせて音楽スタイルの進化を観察する実験など、機械学習と数理モデル化の手法を用いて音楽に関する様々な課題に取り組んでいます。
同時に、絵画における色使いやブラッシュストロークのパターンを大規模に分析し、画家間の影響関係の可視化や美術様式の時間的変化を追跡する研究も展開しています。これらの研究を通じて、深層ニューラルネットワークや統計学習といった現代的な計算手法により、音楽や美術といった人間の創作活動の奥底にある規則性や進化メカニズムを発見しようとしています。
さらに、個別の作品や作曲スタイルの解析に止まらず、集団としての創作スタイル分布が時間とともにどのように変わるかという文化進化現象を統計的・理論的に理解することも重要なテーマとなっています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 133 件·共通: ネットワーク・セキュリティ, ネットワーク, AI・機械学習, 機械学習 +10
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研究成果（19 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv68685.2025.00041
- DOI: https://doi.org/10.63211/j.p.25.645332
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249391
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0040917
- [2024] End-to-End Singing Transcription Based on CTC and HSMM Decoding with a Refined Score RepresentationDOI: https://doi.org/10.1561/116.20240016
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- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317419
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317515
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-023-05453-2
- [2023] Evolutionary Analysis and Cultural Transmission Models of Color Style Distributions in Painting ArtsDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317386
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10095462
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00596
- DOI: https://doi.org/10.1098/rsos.220516
- [2022] Automatic Piano Fingering from Partially Annotated Scores using Autoregressive Neural NetworksDOI: https://doi.org/10.1145/3503161.3548372
- DOI: https://doi.org/10.1103/physreve.104.034309
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414249
- [2021] Musical rhythm transcription based on Bayesian piece-specific score models capturing repetitionsDOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.04.100
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.03.014
- DOI: https://doi.org/10.1017/atsip.2021.4
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