音声言語モデリング研究室

 

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音声言語モデリング研究室
– 音声の広大な空間を数理モデルで理解する –
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郡山 知樹
郡山 知樹

講師
音声の潜在要素の探索
言語・方言、感情表現や発話意図、発話者の違いなど、人の声は多様な要因によって変化し、同じ人の同じ内容であっても声にはばらつきが存在します。機械学習を用いた数理モデルによって、声の潜在的な表現を推測し,音声合成や話者認証など,声を使ったアプリケーションへの応用を行います。
機械学習の安定性・信頼性
大量データに基づく機械学習では、データを数理モデルが覚えるだけでなく、広い物理世界から得られる未知のデータへの柔軟性が求められます。予測の不確かさを考慮した数理モデルであるガウス過程や深層ベイズモデル、モーメントマッチングなどを用いて、機械学習の安定性や信頼性の実現を目指します。

郡山 知樹

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教員紹介

郡山 知樹(こおりやま ともき)
郡山 知樹

東京大学大学院 情報理工学系研究科
システム情報学専攻(兼務)
講師

〒113-8658 東京都文京区本郷7-3-1 工学部12号館 210A号室
Tel: 03-5841-7951

E-mail:koriyama @ mi.u-tokyo.ac.jp

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略歴

2009年 東京工業大学工学部情報工学科 卒業
2013年 東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻 博士後期課程修了
同年 日本学術振興会特別研究員(PD)
2014年 東京工業大学工学院情報通信系 助教
2019年 東京大学数理・情報教育研究センター 助教
2020年 同 講師

研究テーマ

人間の発する多様な音声を機械学習により数理的にモデリングし,音声を生成したり理解したりする技術を研究しています.また深層学習をカーネル法,ベイズ学習に拡張した深層ガウス過程を用いて,安定して学習のできる機械学習モデルの研究を行っています.

主な論文・著書

Tomoki Koriyama, Takao Kobayashi, “Statistical Parametric Speech Synthesis Using Deep Gaussian Processes,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol.27, no.5, pp.948-959, 2019.
Tomoki Koriyama, Takashi Nose, Takao Kobayashi, “Statistical Parametric Speech Synthesis Based on Gaussian Process Regression,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol.8, no.2, pp.173-183, 2014.
Tomoki Koriyama, Takao Kobayashi, “Semi-Supervised Prosody Modeling Using Deep Gaussian Process Latent Variable Model,” Proc. Interspeech 2019, pp.4450-4454, 2019.
Tomoki Koriyama, Hiroshi Suzuki, Takashi Nose, Takahiro Shinozaki, Takao Kobayashi, “Accent Type and Phrase Boundary Estimation Using Acoustic and Language Models for Automatic Prosodic Labeling,” Proc. INTERSPEECH 2014, pp.2337-2341, 2014.
Tomoki Koriyama, Takashi Nose, Takao Kobayashi, “On the Use of Extended Context for HMM-based Spontaneous Conversational Speech Synthesis,” Proc. INTERSPEECH 2011, pp.2657-2660, 2011.

駒場生進学ガイダンス(2021年度)のご案内

2021年度駒場生向け計数工学科の進学ガイダンスを以下の要領で行います。
興味のある方は是非ご参加ください。

駒場生進学ガイダンス

脳情報計測・制御研究室

 

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脳情報計測・制御研究室
– 非侵襲的な脳情報の計測・制御技術の開発に基づく脳機能の解明と応用 –
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天野 薫
天野 薫

教授
脳情報制御技術の開発と応用
経頭蓋電気/磁気刺激,ニューロフィードバックなどに基づき,脳情報を非侵襲的に制御する技術を開発し,脳情報の変化に伴う知覚・認知・行動の変化を調べることで,脳内情報処理の本質に迫る.
脳内情報処理のクロックとしての神経律動
脳波(EEG)や脳磁図(MEG)等の脳機能イメージングと脳情報制御技術を組み合わせた実験によってアルファ波(8-13 Hz),シータ波(4-8 Hz)などの神経律動(周期的な脳活動)の脳内クロックとしての機能を解き明かす.
白質を介した情報伝達機構の解明
拡散強調MRIや定量的MRIで計測した白質線維の特性と知覚・認知・行動の関係を調べることで,脳内での情報伝達の機能を明らかにする.

 

天野 薫

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教員紹介

天野 薫(あまの かおる)
天野 薫

東京大学大学院 情報理工学系研究科
システム情報学専攻
教授

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部6号館 247号室
Tel: 03-5841-0446

E-mail: kaoru_amano @ ipc.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

2000年 東京大学 工学部 計数工学科卒
2002年 東京大学 大学院工学系研究科 計数工学専攻修士課程修了
2005年 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻博士課程 博士 (科学)
2005年 日本学術振興会特別研究員(PD)
2005年 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 客員研究員
2007年 スタンフォード大学 客員研究員
2008年 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 助教
2013年 情報通信研究機構 主任研究員
2021年 東京大学 大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻 教授

研究テーマ

人間の感覚知覚や認知の脳内処理メカニズムを,脳磁図(MEG),機能的磁気共鳴画像法(fMRI)などの非侵襲的な脳機能計測法と工学的な手法に基づき調べている.特に脳情報を非侵襲的に制御する手法を開発し,知覚や行動に因果的に寄与する脳活動の解明を目指している.近年は,周期的な脳活動である神経律動が情報統合に果たす機能や,脳のハードウェア(構造)の個人差と脳活動や知覚の個人差の関係を調べる研究に力を入れている.

主な論文・著書

Y. Masuda, …, and K. Amano, ” V1 projection zone signals in human macular degeneration depend on task despite absence of visual stimulus,” Current Biology, vol. 31, no. 1, pp. 1-7, 2021.
H. Oishi, …, and K. Amano, “Microstructural properties of the vertical occipital fasciculus explain the variability in human stereoacuity,” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 115, no. 48, pp. 12289–12294, 2018.
S. Minami and K. Amano, “Illusory jitter perceived at the frequency of alpha oscillations,” Current Biology, vol. 27, no. 15, pp. 2344–2351, 2017.
A. Cortese, K. Amano, et al., “Multivoxel neurofeedback selectively modulates confidence without changing perceptual performance,” Nature Communications, vol. 7, article 13669, pp. 1-18, 2016.
A. Koizumi, K. Amano, et al., “Fear reduction without fear through reinforcement of neural activity that bypasses conscious exposure,” Nature Human Behaviour, vol. 1, article 0006, pp. 1-6, 2016.
K. Amano, et al., “Learning to Associate Orientation with Color in Early Visual Areas by Associative Decoded fMRI Neurofeedback,” Current Biology, vol. 26, no. 14, pp. 1861–1866, 2016.

高瀬 英希

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教員紹介

高瀬 英希(たかせ ひでき)
高瀬 英希

東京大学大学院 情報理工学系研究科
システム情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部6号館 254号室
Tel: 03-5841-0495

E-mail: takasehideki @ hal.ipc.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

2009年3月 名古屋大学 大学院情報科学研究科 情報システム学専攻 博士課程前期課程 修了
2009年4月–2012年3月 日本学術振興会 特別研究員DC1
2012年3月 名古屋大学 大学院情報科学研究科 情報システム学専攻 博士課程後期課程 修了
博士(情報科学)取得
2012年4月–2019年10月 京都大学 大学院情報学研究科 通信情報システム専攻 助教
2019年11月–2021年3月 京都大学 大学院情報学研究科 通信情報システム専攻 准教授
2018年10月 国立研究開発法人 科学技術振興機構 さきがけ兼任研究者
2021年4月 東京大学 大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻 准教授

研究テーマ

IoT/クラウドロボティクス時代のコンピューティング基盤を支えるプラットフォーム技術と設計方法論についての研究を行っている.ロボットシステム向けの軽量実行環境やSW/HW協調最適化,IoTシステム開発のための仮想シミュレーション環境などについて研究開発を進めている.最近では,ビッグデータの処理と通信を重心に据えて関数型プログラミング言語の可能性を探求し,IoTアーキテクチャの構成要素および設計階層を包括した開発フレームワークの構築について特に取り組んでいる.

主な論文・著書

Hideki Takase, et al., “mROS: A Lightweight Runtime Environment of ROS 1 nodes for Embedded Devices,” Journal of Information Processing, Vol. 28, No. 2, pp. 150-160, 2020.
Yasuhiro Nitta and Hideki Takase, “An FPGA Accelerator for Bayesian Network Structure Learning with Iterative Use of Processing Elements,” in Proc. of 2020 International Conference on Field-Programmable Technology (ICFPT), 2020.
Hideki Takase, et al., “An Integrated Framework for Energy Optimization of Embedded Real-Time Applications,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E97-A, No. 12, pp. 2477-2487, 2014.
Hideki Takase, et al., “Partitioning and Allocation of Scratch-Pad Memory for Priority-Based Preemptive Multi-Task Systems,” in Proc. of 2010 Design, Automation and Test in Europe (DATE2010), pp. 1124-1129, 2010.