Kouhei Sekiguchi 研究室

主宰者：Kouhei Sekiguchi
京都大学

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同時に録音した音声信号から、目的の音源を抽出・分離することを主なテーマとしています。具体的には、会議室やカクテルパーティーのような複数の話者が同時に発話する環境で、特定の話者の音声だけを取り出したり、反響を除去したりする技術を開発しています。これらの課題は、声が複数の壁に反射したり、周囲のノイズが混在したりする現実の複雑な音響環境では特に難しくなります。 手法としては、統計的モデリングと深層学習を組み合わせたアプローチが採用されています。複数チャネルの音声信号から空間的な共分散構造を推定し、確率モデルに基づいて音源ごとの周波数特性と空間配置を分離する方法が開発されています。また、深層ニューラルネットワークを用いた教師あり学習や、混合信号だけから学習する教師なし学習など、さまざまな学習戦略が試みられています。 さらに、これらの音声処理技術を拡張現実（AR）ヘッドセットなどの実デバイスに搭載し、リアルタイムで動作させることにも取り組んでいます。ユーザーの頭部運動に対応した適応的な処理や、複数のカメラ付きマイクロフォンアレイの自動キャリブレーションなど、実用化に向けた課題解決も進められています。

※ 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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