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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-02 14:00 ［ポスター講演］聴感モデルの効率的な学習のためのk-medoidsを用いたサンプリング戦略の検討 ～ 残響時間の予測における有効性の評価 ～ ○古閑 匠・植野夏樹（熊本大）・石塚健治・中村章人・高橋 祐（ヤマハ）  EA2025-87 SIP2025-107 SP2025-40 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習により人間の主観を模擬する聴感モデルを構築する際，2つのデータを比較して相対的な優劣のみを判断させる一対比較に基づくアノテーションは，絶対的な尺度を必要としない点で有効である．しかし，アノテーション対象となるペア数が膨大な場合，評価者の負担が大きくなるため，学習効率の高いペアを適切に選択することが重要となる． 本研究では，k-medoidsクラスタリングに基づくサンプリング戦略を提案する．本手法は，データの多様性を維持しながら比較ペア数を削減し，限られた比較回数でもデータ全体の順序関係を効率的に学習することを目的とする．さらに，室内インパルス応答から残響時間$mathrm{RT}_{60}$を予測する実験により，提案手法はランダムサンプリングを上回る予測性能を示し，同一比較回数の制約下でも学習効率を改善できることを確認した． |
| （英） | When constructing an auditory perceptual model that emulates human subjective judgments using machine learning, pairwise-comparison-based annotation, where two data samples are compared and only their relative preference is judged, is effective because it does not require an absolute rating scale. However, when the number of candidate pairs to be annotated is enormous, the burden on participants becomes substantial; therefore, it is crucial to appropriately select informative pairs that enable efficient learning. In this study, we propose a sampling strategy based on k-medoids clustering. The proposed method aims to reduce the number of comparison pairs while maintaining data diversity, thereby enabling efficient learning of the global ordering among all samples even under a limited number of comparisons. Furthermore, through an experiment on predicting the reverberation time $mathrm{RT}_{60}$ from room impulse responses, we confirmed that the proposed method achieves higher predictive performance than random sampling and improves learning efficiency under the same constraint on the number of comparisons. |
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| キーワード | （和） | k-medoids / RankNet / ランキング学習 / 聴感モデル / / / / |
| （英） | k-medoids / RankNet / learning-to-rank / auditory perceptual model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 369, EA2025-87, pp. 87-92, 2026年3月. | |
| 資料番号 | EA2025-87 | |
| 発行日 | 2026-02-23 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2025-87 SIP2025-107 SP2025-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP EA SIP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2026-03-02 - 2026-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響，信号処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2026-03-SP-EA-SIP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 聴感モデルの効率的な学習のためのk-medoidsを用いたサンプリング戦略の検討 |
| サブタイトル（和） | 残響時間の予測における有効性の評価 |
| タイトル（英） | A study on a k-medoids-based sampling strategy for efficient training of auditory perception models |
| サブタイトル（英） | An evaluation on reverberation time prediction |
| キーワード(1)（和/英） | k-medoids / k-medoids |
| キーワード(2)（和/英） | RankNet / RankNet |
| キーワード(3)（和/英） | ランキング学習 / learning-to-rank |
| キーワード(4)（和/英） | 聴感モデル / auditory perceptual model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古閑 匠 / Takumi Koga / コガ タクミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 植野 夏樹 / Natsuki Ueno / ウエノ ナツキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石塚 健治 / Kenji Ishizuka / イシヅカ ケンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | ヤマハ株式会社 (略称： ヤマハ) Yamaha Corporation (略称： Yamaha Corp.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 章人 / Akito Nakamura / ナカムラ アキト |
| 第4著者 所属（和/英） | ヤマハ株式会社 (略称： ヤマハ) Yamaha Corporation (略称： Yamaha Corp.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 祐 / Yu Takahashi / タカハシ ユウ |
| 第5著者 所属（和/英） | ヤマハ株式会社 (略称： ヤマハ) Yamaha Corporation (略称： Yamaha Corp.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-02 14:00:00 |
| 発表時間 | 80分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2025-87, SIP2025-107, SP2025-40 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.369(EA), no.370(SIP), no.371(SP) |
| ページ範囲 | pp.87-92 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-23 (EA, SIP, SP) |
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