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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-06-09 13:55 機械学習を用いた声帯と仮声帯の振動データ解析 ○井上拓海・塩澤航太・徳田 功（立命館大）  NLP2023-24 CCS2023-12 |
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| 抄録 | （和） | 実世界における非線形現象の1つとして, 人間や動物の発声の音源である声帯振動が挙げられる. 人間の場合, 声帯は上部に位置する仮声帯と呼ばれる器官と相互作用を起こすことで, 複雑な音を生成することがある. レプリカモデルを用いた実験では, 特定の条件下において声帯と仮声帯が同期振動や非同期振動を発生させることが確認されている. このメカニズムを理解するには, 非線形動力学の概念が必要であるが, 実験で得られた音声データや動画データから声帯と仮声帯のシステムのモデルを仮定することは容易ではない. 本稿では, 声帯と仮声帯の振動が引き起こす非線形現象の解析において, いくつかの機械学習技術を用いたデータ駆動型の手法が適用可能であることを示す. |
| （英） | Vocal fold vibration is a nonlinear phenomenon in the real world. In humans, vocal folds can produce complex sounds by interacting with ventricular folds located superiorly to the vocal folds. The physical model experiments have showed that vocal folds and ventricular folds give rise to synchronous or asynchronous vibrations under specific conditions. Understanding this mechanism requires the concept of nonlinear dynamics, but it is not easy to assume a model of the vocal fold and ventricular fold system from the experiment data. We demonstrate that the analysis of the nonlinear phenomena caused by vocal fold and ventricular fold vibration can be data-driven methodds using several machine learning techniques. | |
| キーワード | （和） | アトラクター / 分岐構造 / データ駆動型モデリング / リザバーコンピューティング / エコーステートネットワーク / 次元削減 / オートエンコーダ / 回帰分析 |
| （英） | Attractor / Bifurcation diagram / Data-driven modeling / Reservoir computing / Echo-state network / Dimensionality reduction / Auto-encoder / Regression analysis | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 66, NLP2023-24, pp. 49-52, 2023年6月. | |
| 資料番号 | NLP2023-24 | |
| 発行日 | 2023-06-01 (NLP, CCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2023-24 CCS2023-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS NLP |
| 開催期間 | 2023-06-08 - 2023-06-09 |
| 開催地（和） | 東京都市大学 世田谷キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo City Univ. |
| テーマ（和） | CCS, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | CCS, NLP, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2023-06-CCS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた声帯と仮声帯の振動データ解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of Vocal and Ventricular Folds Data Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アトラクター / Attractor |
| キーワード(2)（和/英） | 分岐構造 / Bifurcation diagram |
| キーワード(3)（和/英） | データ駆動型モデリング / Data-driven modeling |
| キーワード(4)（和/英） | リザバーコンピューティング / Reservoir computing |
| キーワード(5)（和/英） | エコーステートネットワーク / Echo-state network |
| キーワード(6)（和/英） | 次元削減 / Dimensionality reduction |
| キーワード(7)（和/英） | オートエンコーダ / Auto-encoder |
| キーワード(8)（和/英） | 回帰分析 / Regression analysis |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 拓海 / Takumi Inoue / イノウエ タクミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Rits Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩澤 航太 / Kota Shiozawa / シオザワ コウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Rits Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 徳田 功 / Isao Tokuda / トクダ イサオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Rits Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-06-09 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2023-24, CCS2023-12 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.66(NLP), no.67(CCS) |
| ページ範囲 | pp.49-52 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-06-01 (NLP, CCS) |
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