ゼミナール発表

日時: 12月14日（月）3限 (13:30-15:00)

会場: L1

司会：佐藤智和

平田　将久	音情報処理学	鹿野清宏
発表題目：画像情報によるユーザ方位推定を併用した音源分離処理とそのハンズフリー音声認識への応用発表概要：本研究は，画像情報と独立成分分析(ICA)を組み合わせることにより，雑音環境下でのハンズフリー音声認識の性能，特にユーザの第一発話目の音声認識率を向上させる事を目標とする．近年，音声認識技術の向上により，機械と人における音声対話が日常で利用されるようになった．それに伴い，手持ちマイクやヘッドセットよりも自由度の高い，ハンズフリー音声認識が注目されている．しかし，ハンズフリー音声認識では雑音が混入しやすくなり，認識性能が低下してしまうという問題があるため，雑音環境下での性能劣化を防ぐために雑音抑圧技術が不可欠である．従来の雑音抑圧技術として，ICAに基づくブラインド空間的サブトラクションアレーが提案され，一定の成果を挙げている．しかしながら，ICAには学習時間がかかるため，ユーザの第一発話目の認識精度が極めて低いという問題点がある．そこで本研究では，画像からユーザ方位の推定情報を得ることによりICAの良い初期値を生成し，ICAの学習を高速化させると共に，学習結果と方位情報を組にしたデータベースを構築することにより，一度学習した方位に関しては次回以降の発話に対する認識精度をさらに向上させることを目標とする．本発表では，画像情報によりユーザの方位情報を推定できたとし，良い初期値が得られた時のICAのシミュレーション結果を報告する．

山﨑　義隆	自然言語処理学	松本裕治
発表題目：評判情報における比較文の同定発表概要：近年，評判情報を抽出する研究が盛んに行われている.従来は，著者の主観的な文章を評判情報の１つとして扱っていた.しかし，著者が事物を比較する場合，客観的な文章も評判情報として扱うことができる.本研究では，ウェブ上から主観的な文章と客観的な文章を扱う比較文の同定を行う.

山本　憲三	音情報処理学	鹿野清宏
発表題目：声質制御に用いる声質表現語スコアの分析発表概要：近年，音声合成技術の発達により，合成音声が日常的に利用されるようになった．それに伴い，合成音声の声質を多様な声質へと変換，制御する技術が注目を集めている．この技術の新しい枠組みとして，重回帰混合正規分布モデルに基づく声質変換・制御法が提案されている. 重回帰混合正規分布モデルに基づく声質変換・制御法では，「男性的な声-女性的な声」「太い声-細い声」などの声質表現語に対応したパラメータ(声質表現語スコア)の操作により，声質を直感的に制御することが可能である.しかし，この手法では，事前に数十人の学習話者に対して声質表現語スコアを手動で付与する必要があり，声質制御をするユーザにとって大きな負担となる.本発表では,その負担を低減する手法を検討するために行った，声質表現語スコアの分析結果および今後の方針を述べる.

叶　佳巍	自然言語処理学	松本裕治
発表題目: Research on Domain -specific Term -extraction based on bootstrapping 発表概要： Automatic term extraction is an important topic in information processing, which is applied in many areas widely, such as information retrieval, data mining, machine translation and other information fields. Automatic term extraction method is the necessary tendency.

Denis Babani	音情報処理学	鹿野清宏
発表題目：Using Normal Speech Data for Increasing Accuracy of NAM Acoustic Model 発表概要：Use of NAM microphones is very convenient, because they preserve the privacy of the speaker. This increases the need for speech recognition of NAM data. However, the accuracy of these recognizers for NAM is lower compared to normal speech data. This is due to the lack of enough training data recorded with NAM microphones. For this reason the research is based on using normal speech data for training a canonical model for NAM space. The proposed method makes use of Speaker Adaptive Training (SAT) and Constrained Maximum Likelihood Linear Regression (CMLLR) method. In this method we will use two consecutive CMLLR transformations in order to build a more robust canonical model for NAM data.

会場: L2

司会：波部斉

宮本　龍	視覚情報メディア	横矢直和
発表題目：論文紹介"Super-Resolution from a Single Image" 発表概要：近年，画像の解像度を向上させる研究が盛んに行われている．画像の高解像度化に関する従来手法は，大きく二つの手法に分けられる．一方は，あらかじめ多くの低解像度画像と高解像度画像の相関を学習しておき，画像1枚から学習しておいた相関を利用して高解像度化する手法である．もう一方は，複数枚の画像を入力として，それぞれの画像を対応付け合成することにより高解像度化する手法である．本論文では，これらの従来手法を応用し組み合わせて利用することにより，1枚の入力画像から事前知識なしで画像を高解像度化する手法を提案する．本手法では，あらかじめ入力画像をダウンサンプリングすることで画像ピラミッドを作成しておき，これらの画像内において入力画像内のパッチと類似したパッチを探索することで，入力画像を高解像度化する．

山岡信介	像情報処理学	千原國宏
発表題目：ダンスセラピーにおけるモーションデータからの気分，調子特徴の抽出発表概要：人間の気分や調子を保つための方法の1つとして，ダンスセラピーがある．ダンスセラピーは，精神医療や認知療法などに用いられており，患者が体を動かすことで得られる身体感覚から，身体や心理を向上させるという療法である．心理療法であるため，患者の状態にあわせ，教示内容を変更していくことが必要である．患者の状態を定量的に知ることができれば，より教示内容を適切なものへ変更することが容易となる．そこで本研究では，ダンスセラピーにおける気分，調子特徴の指標として，モーションデータからぎこちなさの定量化を目的とする．

山﨑　純一	視覚情報メディア	横矢直和
発表題目：全方位動画像と数値標高モデル、航空写真を利用した飛行船の姿勢推定発表概要：近年、空撮画像取得に自動制御された飛行船が活用されている。しかし、飛行船を自動制御する際には、飛行中の3次元位置や姿勢を正確に把握する必要がある。従来研究では、GPSやジャイロスコープ、カメラ画像などの情報を用いて位置や姿勢を推定する研究が数多く行われてきた。しかし、推定時に蓄積誤差が発生する、もしくは事前に環境データの計測、構築が必要である、などの問題が存在する。そこで本研究では、容易に入手可能な数値標高モデルと航空写真を用いることで、蓄積誤差が発生しない飛行船の姿勢推定手法を提案する。今回の発表では、従来の姿勢推定に関する研究と、予備実験について紹介し、手法の概要と今後の方針を述べる。

山下　丈之	光センシング（視覚情報メディア）	横矢直和
発表題目：全身の検出結果を用いたOn-line Boostingによる上半身の検出発表概要：人体検出はセキュリティ分野やマーケティング分野で活用が期待されている。監視カメラを設置している環境では、人体の一部がほかの人体や物体に隠蔽されることがある。多くの監視カメラは高い位置に設置されているので、上半身全体が隠蔽されることは少ない。しかし、上半身の検出では全身の検出と比べて、使える特徴が少ないので検出率が低い問題がある。使える特徴量が多い全身の検出結果から上半身の検出器をOn-line Boostingで学習させることで、設置した環境に強い上半身の検出を行う。

Igor Almeida	インタラクティブメディア設計学	加藤博一
発表題目：Enhancing performing arts: case study - Theater 発表概要：Performing arts have been evolving in unison with society throughout the centuries in order to reflect its own time. Arts such as music, dance and drama embrace new technology for the purpose of remaining contemporary and achieving breakthrough artwork resulting in what is been called New Media Arts.This research focuses on enhancing stage theater experience by analyzing theatrical performance and classifying its intrinsic elements. Among those elements, the necessity of technology will be identified, and whether they are already available or proposed.This work is multidisciplinary, where interviews with directors and theater specialists are intended to give an artistic perspective of the variables involved in the process of bringing a play to a stage. The development of technology which can provide a significant contribution to stage theater performance will later be implemented.

会場: L3

司会：小木曽公尚

大貫　良幸 M2(2回目)	論理生命学	池田　和司	松本　健一	川人　光男★3	神谷　之康
発表題目：睡眠時の自発脳活動のデコーディング発表概要：記憶や学習といった認知機能を必要とする課題の向上に睡眠の摂取が必要であり、課題の遂行時に活動した脳部位が睡眠時に再活性化することが知られている。また、この現象とは別に、課題を長時間遂行した後に睡眠を摂取する際、入眠時に「入眠時心像」と呼ばれる知覚現象が起こりやすい傾向があることが知られている。過去の睡眠研究において、この二つの現象の関連性を調べた研究はなく、本研究では、この再活性化に課題時の刺激情報が含まれているかどうかを脳情報デコーディングの手法を用いて検証し、入眠時心像との関連を調べている。本発表では、現在の進捗状況について報告する。