Shoji Makino 研究室
主宰者：Shoji Makino
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、マイクロフォンアレイを用いた音声・音響信号処理に関する研究に取り組んでいます。特に、複数のマイク録音から対象の音声を抽出したり、ノイズを除去したり、残響の影響を低減させたりする問題を扱っています。これらは遠隔通話、難聴者支援、ロボット聴覚など、実生活の様々な応用を持つ重要な課題です。
研究手法の特徴として、統計的独立性を利用した信号分離や空間情報を活用したビームフォーミング、行列分解などの古典的な信号処理技術と、ニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しています。また、計算効率を重視し、行列反転の代わりにより軽量な更新則を導入するなど、リアルタイム処理への応用を念頭に置いた工夫を随所に施しています。
主要な知見としては、複数の分離行列を切り替える仕組みや幾何学的制約を導入することで、従来は困難だった移動音源の追跡や音源数がマイク数を上回る場合の抽出に対応できることが報告されています。さらに、時間帯によって音声信号の統計特性が変化することに対応した適応的なモデルや、近年の生成型モデルと信号処理を融合させた手法も開発されており、より実用的で堅牢なシステムの実現を目指しています。
※ 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（68 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11464475
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11462567
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.30.123
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- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249356
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- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249030
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249272
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249183
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274895
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco63237.2025.11226214
- [2025] Accelerated Convolutive Transfer Function-Based Multichannel NMF Using Iterative Source SteeringDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249416
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco63174.2024.10715020
- DOI: https://doi.org/10.1109/icspcc62635.2024.10770487
- DOI: https://doi.org/10.1109/icasspw62465.2024.10626291
- DOI: https://doi.org/10.1109/icasspw62465.2024.10626081
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc61483.2024.10694473
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10848691
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- [2024] Learnable Cross-Correlation based Filter-and-Sum Networks for Multi-channel Speech SeparationDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10848617
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10761046
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13636-024-00373-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc61483.2024.10694027
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.27.87
- DOI: https://doi.org/10.1561/116.00000078
- DOI: https://doi.org/10.1561/116.00001100
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317273
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317421
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317538
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317328
- [2023] Moving Interference Speaker removal using Geometrically Constrained Independent Vector AnalysisDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317240
- [2023] Constant Separating Vector-based Blind Source Extraction and Dereverberation for a Moving SpeakerDOI: https://doi.org/10.23919/eusipco58844.2023.10290017
- DOI: https://doi.org/10.1561/116.00000079
- DOI: https://doi.org/10.1109/msp.2023.3276171
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.27.81
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980301
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980076
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- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.27.1
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2022.3214763
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-584
- DOI: https://doi.org/10.1109/iwaenc53105.2022.9914697
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco55093.2022.9909912
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- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.25.239
- [2021] Speech Emotion Recognition Based on Attention Weight Correction Using Word-Level Confidence MeasureDOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2021-411
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco54536.2021.9616119
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.25.145
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414280
- [2021] Low Latency Online Blind Source Separation Based on Joint Optimization with Blind DereverberationDOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413700
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414884
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