音や声から隠れた情報を取り出す

高度なメディア情報処理を実現するための新しい音響信号モデルの構築を目指しています．音響信号処理問題の多くは，推定したい情報や量を「原因」，観測信号をその「結果」と捉えた順問題の逆プロセス，すなわち逆問題と見なせます．解が無数に存在するような不良設定な逆問題においては，「原因」に関する先験的知識や傾向をいかに推論スキームに組み込めるかが鍵になります．我々は，音声や音響信号の生成モデルをベースにしたグラフィカルモデルアプローチにより，音源分離，音声強調，音声韻律特徴抽出，楽音分離，自動採譜などの音声音響信号処理におけるさまざまな逆問題に取り組んでいます．