TCU　研究者一覧

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122 TCU Research Directory 2018相談に応じられるテーマ人間と人工知能との共生社会が実現しつつありますが、現在の人工知能技術は大量の学習用データを用いた確率統計論の上に成り立っています。それに対し人間は少量の学習データで柔軟な知識獲得をしますが、その仕組みは明らかになっていません。現在盛んに研究されている深層学習技術をさらに発展させる研究を、音声・画像・楽曲認識の分野で研究しつつ、近い将来必要になるであろう、少量学習データによる逐次的な学習フレームワークについても積極的に研究しています。研究内容と目指すもの最近、深層学習による人工知能技術が盛んに研究されていますが、我々もシーン画像の概念セグメンテーションや、楽曲のコード進行推定などを積極的に研究しています。これらの研究では大量の学習用データを必要としますが、人間が物事を学習する際には少量の学習データしか必要としません。これは夢を見つつデータを合成し、それらを用いて知識を整理しているからだとも言われています。我々は、画像と音声を用いたこのような学習法についても研究しています。最近の研究テーマ外部資金● 岩崎通信機「ライフサポートサービスへのデータ解析技術導入に関する研究」(H29.4.-H30.3)● 基盤(C)「古典文の現代文への変換と古典単語の文法情報の獲得」(H17-H18)● 基盤(C)「MPEG符号化映像情報を直接処理する画像処理プロセッサに関する研究」(H13-15)● ビデオリサーチ「放送音からの実時間楽曲名検索システム」(H10-13)　など知的財産権・関連論文情報・著書● 特許第2806867号「ドキュメントデータベースの構築方法，表示方法，および表示装置」● 特許第3081108号「話者分類処理装置及び方法」● 特許第3964979号「楽曲識別方法及び楽曲識別システム」　など● 人工知能を用いた音声・画像・音響・文字メディアの認識や処理に関する技術● 深層学習を用いた音声・画像・音響・文字メディアの認識・理解システムキーワード荒井 秀一 教 授アライ　シュウイチ知識情報処理研究室所属研究室知識工学部 情報科学科情報・通信情報所属知識獲得、深層学習、音声認識・理解、画像認識・理解、楽曲認識・理解人工知能は夢を見て成長する知的財産権●　“DNN-LSTM-CRF model for Automatic Audio Chord Recognition”, ACM PRAI 2018.　　　●　”Inference with Model Uncertainty on Indoor Scene for Semantic Segmentation”, IEEE GlobalSIP, 2017.　など関連論文情報