Yi Yu 研究室
主宰者：Yi Yu
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yi Yu 研究室は、テキスト・音声・画像・映像などの複数のデータ様式を処理・統合し、それらから意味のある情報を抽出・生成する研究に取り組んでいます。医療報告書から構造化データを抽出する手法、ソーシャルメディアの偽情報検出、企業間取引ネットワークの分析など、実社会の課題に対して機械学習や深層学習を活用したアプローチを展開しています。また、複数の情報源間の矛盾や一貫性を検証する枠組みを構築し、システムの信頼性向上を目指しています。
音声・音楽処理の領域では、歌唱旋律の抽出、自動採譜、ビート追跡、歌詞生成など、音楽情報検索の様々なタスクに対する新しい手法を提案しています。限られた学習データの課題に対しては、事前学習モデルの活用や半教師あり学習、知識蒸留などの工夫を組み合わせることで、実用的な精度を達成しています。また、音楽の調波構造や音符レベルの情報などドメイン固有の知識を深層学習モデルに組み込むことで、より効果的な学習と推論を実現しています。
さらに、映像と言語の関係性を学習する研究、質問応答システムの構築、3次元シーン理解など、視覚と言語を統合する領域でも活発に研究を進めています。これらの研究では、大規模言語モデルと視覚モデルを組み合わせ、複雑な推論や意味理解を行うための工夫が凝らされています。研究室全体として、データの多様性と計算効率のバランスを取りながら、実装可能で汎用性のあるシステム開発を重視しています。
※ 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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研究成果（63 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi61048.2026.11515760
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11464433
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2025.103491
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcb65343.2025.11411526
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme59968.2025.11210138
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme59968.2025.11209446
- DOI: https://doi.org/10.1145/3731715.3733426
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10888371
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10890131
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10889932
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10888493
- [2025] Enhancing semantic audio-visual representation learning with supervised multi-scale attentionDOI: https://doi.org/10.1007/s10044-025-01414-z
- [2025] Adversarial Contrastive Autoencoder With Shared Attention for Audio-Visual Correlation LearningDOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3546610
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2025.3604921
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3567086
- DOI: https://doi.org/10.1145/3746027.3755747
- DOI: https://doi.org/10.1109/cbmi66578.2025.11339348
- DOI: https://doi.org/10.1145/3664647.3681288
- DOI: https://doi.org/10.1145/3664647.3681157
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2024.104178
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2024.120721
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme57554.2024.10688217
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme57554.2024.10687619
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-024-02143-2
- DOI: https://doi.org/10.1145/3652583.3658067
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i9.28889
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10447953
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10447275
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2024.3450063
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2024.3443664
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2024.3373248
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-023-08728-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10094733
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmla58977.2023.00128
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-023-09282-6
- DOI: https://doi.org/10.1145/3581783.3612132
- DOI: https://doi.org/10.1145/3607541.3616812
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-023-08817-1
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ism55400.2022.00052
- DOI: https://doi.org/10.1145/3572031
- DOI: https://doi.org/10.1145/3503161.3547742
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07863-5
- DOI: https://doi.org/10.1145/3564608
- [2022] Query-Guided Prototype Learning with Decoder Alignment and Dynamic Fusion in Few-Shot SegmentationDOI: https://doi.org/10.1145/3555314
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2022.3192769
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme52920.2022.9859812
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme52920.2022.9858935
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19946
- [2022] Deepchorus: A Hybrid Model of Multi-Scale Convolution And Self-Attention for Chorus DetectionDOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9746919
- DOI: https://doi.org/10.1002/anie.202204330
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2022.3157995
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom46510.2021.9685892
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413774
- DOI: https://doi.org/10.1145/3474085.3475506
- [2021] MSCFNet: A Lightweight Network With Multi-Scale Context Fusion for Real-Time Semantic SegmentationDOI: https://doi.org/10.1109/tits.2021.3098355
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2021.3099297
- DOI: https://doi.org/10.1145/3418462
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413444
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86362-3_45
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