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武田研究室では,音響・音声・言語・行動に関する信号の処理技術を研究しています.高度な信号の処理技術は,コミュニケーションやアミューズメントといった人間の日常生活に欠くことのできない活動の高度化に資するものであり,その確立には,人間の情報処理機構を正しく理解することが不可欠です.この研究領域において,信号処理理論,パターン認識理論,学習理論,などの基礎理論を発展させつつ,音響制御,音声認識・合成・理解,行動理解,テキスト処理,情報検索,といった応用システムの高度化に取り組みます.研究グループの現在の主な研究領域は以下のとおりです.


音声言語処理
音声によるコミュニケーションは人間にとって自然な手段であり、音声言語インタフェースは様々な情報システムへの活用が期待されています。私達のグループでは,音声認識システムの性能をより向上させるための音響モデル構築や雑音抑圧に関する研究,また,対話システムへ応用するための,人間の音声によるコミュニケーション分析に関する研究を行っています.
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音響信号処理
普段私たちは,音がどこで鳴っているのかを判断したり,音の響き具合から空間の広さを感じ取ったりしています。これらの解析や応用には、音が耳へ到達するまでに起きる反射や回折などの物理現象を表した頭部伝達関数と呼ばれる音響特性が利用されます。また、頭部伝達関数を用いることで、音の位置を自由に設定することができるようになります。
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音楽情報処理
私達のグループでは,楽曲構成と歌詞の言語的特性・作曲者の国籍との関係の解明や,自動楽譜追跡の技術として,音楽情報理論に基づく研究を行っています.そのために,音楽そのものの音響的な特徴を抽出する音響信号処理や,音楽に付与された文書を処理するテキスト解析などの技術が使われています.また,これらの技術によって,雰囲気が類似した曲を検索したり,入力されたキーワードに適した曲を検索したりすることも可能です.
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運転行動信号処理
ドライバの運転行動は,(1)ドライバの心身状態、(2)周囲の環境、(3)車両の状態によって変化します.これらの因果関係を統計的な手法を用いてモデル化することで,ドライバの数秒先の運転行動や心理状態,危険の予測が可能です.そのために,多様なセンサーを装備した実験車を用いて,これまでに400名以上の運転者のデータの収録を終えました.さらに,上記のような大量の運転データを圧縮するための技術の開発や,運転状況認識技術に関する研究も行っています. 
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