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研究会
発表日時
開催地
タイトル・著者
抄録
資料番号
NC
,
MBE
(併催)
2023-03-14
15:25
東京
電気通信大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
条件付きVAEによる印象情報を反映した音色合成手法 ~ 印象による条件付けと音波形の生成 ~
○
渡邉 健
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2022-106
音色と人間が抱く印象の関係性を体系立てて説明することは難しく,音色のデザインにおいては経験や感 覚に大きく依存している側...
[more]
NC2022-106
pp.84-89
NC
,
MBE
(併催)
2023-03-15
10:30
東京
電気通信大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
移動音像を用いたトランスオーラル再生における音像定位精度の向上に関する研究
○
江崎泰生
・
黒柳 奨
(
名工大
)
MBE2022-69
高精度の3次元音像制御を可能とするため,聴覚ディスプレイにおける音像定位精度を向上させる様々な研究が行われている.その1...
[more]
MBE2022-69
pp.55-58
MBE
,
NC
(併催)
2022-03-02
10:20
ONLINE
オンライン開催
SVMによる防犯システムのためのガラス破砕音検出法
○
真嵜悠平
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2021-48
本研究では,空き巣が侵入する際に鳴るであろうガラス破砕音を検出し,音による防犯システムの構築を行う.従来,様々なガラス破...
[more]
NC2021-48
pp.11-16
MBE
,
NC
(併催)
2022-03-03
15:55
ONLINE
オンライン開催
Spotify Audio Featuresを利用した機械学習による国内ポピュラー音楽のヒット曲分類に関する研究
○
北村健悟
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2021-67
ヒット曲にはヒット曲の特徴に関して共通の特徴が存在していると考えられる.この仮定に基づき.機械学習を利用してヒット曲の予...
[more]
NC2021-67
pp.112-117
MBE
,
NC
(併催)
2022-03-04
09:30
ONLINE
オンライン開催
オートエンコーダとしてのDeep U-Netを用いた圧縮音源欠落情報推定法の検討
○
平居和真
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2021-69
音声を用いた情報伝達のシステムには,ラジオ,電話,レコードなどのような,圧縮によって情報が欠落した音を扱うものがある.こ...
[more]
NC2021-69
pp.121-126
MBE
,
NC
(併催)
2022-03-04
09:55
ONLINE
オンライン開催
対話型遺伝的アルゴリズムを用いた擬音語に基づくFM音の生成手法
○
土田淳也
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2021-70
人に何らかのメッセージを伝える場合,日常的に多くの音がサイン音として用いられている.
擬音語に基づく音を生成できれば,...
[more]
NC2021-70
pp.127-132
MBE
,
NC
(併催)
2022-03-03
15:05
ONLINE
オンライン開催
ノッチ周波数の補正による正中面頭部伝達関数の個人化に関する研究
○
加藤小也香
・
黒柳 奨
(
名工大
)
MBE2021-97
高精度の3 次元音像制御を可能とするため,データベースから受聴者に適した頭部伝達関数を得るための様々な研究が行われている...
[more]
MBE2021-97
pp.43-46
MBE
,
NC
(併催)
2022-03-04
15:10
ONLINE
オンライン開催
黒板擦過音の不快感要因解析に関する研究
○
阪本真吾
・
黒柳 奨
(
名工大
)
MBE2021-105
本論文では音の不快要因解明に向けた第一歩として,不快度が高い音として定義されることの多い黒板を爪で引っかく音(擦過音)の...
[more]
MBE2021-105
pp.63-66
NC
,
MBE
(併催)
2021-03-03
15:35
ONLINE
オンライン開催
パルスニューロンモデルを用いた教師なし学習による信号到達順序関係の特徴抽出に関する研究
○
寺本佳弥
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2020-51
パルスニューロンモデルを用いた時系列情報処理について,パルスニューロンモデルの重みとディレイ(遅延素子)の同時学習によっ...
[more]
NC2020-51
pp.47-52
NC
,
MBE
(併催)
2021-03-04
09:25
ONLINE
オンライン開催
U-Netに基づいた打楽器音源分離における交点推定結果を用いた分離精度向上手法
○
田中大介
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2020-55
ドラムの情報を用いた音楽情報処理を行う際には、ドラム以外の楽器の情報も含んだ楽曲からドラムのみを分離する音源分離が事前処...
[more]
NC2020-55
pp.71-76
NC
,
MBE
(併催)
2021-03-03
16:00
ONLINE
オンライン開催
高周波純音成分を要因とする不快音に対するうなりを用いた不快感低減手法の提案
○
鈴木尚生
・
黒柳 奨
(
名工大
)
MBE2020-44
人を不快にさせてしまう要素のある楽曲について調べる中で,継続して大きな高周波数純音成分を持つことが不快感のある楽曲の特徴...
[more]
MBE2020-44
pp.24-27
NC
,
MBE
(併催)
2021-03-03
16:25
ONLINE
オンライン開催
確率共鳴下における聴覚周波数分解能とノイズ強度の関係について
○
大野嵩太
・
黒柳 奨
(
名工大
)
MBE2020-45
一般に、ノイズは信号に対して悪影響を与えるものとして知られている。しかし特定の系においては確率共鳴という現象が発生し、ノ...
[more]
MBE2020-45
pp.28-31
NC
,
MBE
(併催)
2020-03-04
14:40
東京
電気通信大学
(開催中止,技報発行あり)
対話型遺伝的アルゴリズムによる利用者の嗜好に応じたピアノのボイシング生成に関する研究
○
風岡弘樹
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2019-84
ボイシングとは,和音を演奏する際の,演奏する音の選択の仕方を指す.特にジャズ等の音楽では,ボイシングは演奏者を特徴づける...
[more]
NC2019-84
pp.51-56
NC
,
MBE
(併催)
2020-03-05
14:40
東京
電気通信大学
(開催中止,技報発行あり)
可変基底NMFに基づいた音源分離におけるオンセット情報を用いた分離精度向上手法
○
内田將太
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2019-98
現在,音楽音響信号から時間に伴って変化する周波数スペクトルを学習するモデルとして,可変基底NMFが提案されている.可変基...
[more]
NC2019-98
pp.131-136
NC
,
MBE
(併催)
2020-03-05
15:20
東京
電気通信大学
(開催中止,技報発行あり)
ニューラルネットワークを用いた、音質属性に基づく音色生成手法の提案
○
日沖史也
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2019-99
人に何らかのメッセージを伝える場合、日常的に多くの音がサイン音として用いられている。このサイン音は、ただ鳴っていればよい...
[more]
NC2019-99
pp.137-142
NC
,
MBE
(併催)
2020-03-05
15:45
東京
電気通信大学
(開催中止,技報発行あり)
ΔΣ変調に基づくニューラルネットワークにおけるBP学習の多層化に関する研究
○
安藤圭祐
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2019-100
[more]
NC2019-100
pp.143-148
NC
,
MBE
(併催)
2019-03-04
09:55
東京
電気通信大学
Deep U-Netを用いた打楽器(ドラム)音源分離手法の検討
○
伊藤陽介
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2018-44
現代のポピュラー音楽は、音程を持つ調波楽器音と音程を持たない打楽器音が混合されていることが多い。そのため、打楽器音に関す...
[more]
NC2018-44
pp.1-6
NC
,
MBE
(併催)
2019-03-04
14:40
東京
電気通信大学
膜電位減衰時定数による多重解像度化CONPを用いた時系列信号の識別に関する研究
○
加藤遼香
・
黒柳 奨
(
名工大
)
NC2018-57
聴覚は,視覚では感知できない後方からの情報を得られるため,周辺環境を理解する上で重要な感覚である.本研究では自己組織化マ...
[more]
NC2018-57
pp.79-84
NC
,
MBE
(併催)
2019-03-06
13:50
東京
電気通信大学
調波構造に基づいた異常音における危機感低減手法の提案
○
伊藤慎悟
・
黒柳 奨
(
名工大
)
MBE2018-111
これまでに音を分析することで得られる指標を基に,人間が危機感を感じる音である異常音を分類する研究が行われている.人間に危...
[more]
MBE2018-111
pp.125-130
MBE
,
NC
(併催)
2018-03-13
15:30
東京
機械振興会館
老人性難聴エミュレーターにおける時間分解能の低下に関する研究
○
片桐由栞奈
・
黒柳 奨
(
名工大
)
MBE2017-98
老人性難聴とは加齢による聴力の劣化であり,老人性難聴者は年々増加している.そのため,健聴者による難聴や補聴器への理解を深...
[more]
MBE2017-98
pp.91-96
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