渡邊 千紘 Chihiro Watanabe

Research Scientist (Google Scholar)
Doctor of Philosophy in the field of Information Science and Technology

Computational Modeling Research Group, Media Information Laboratory, NTT Communication Science Laboratories.
3-1, Morinosato Wakamiya, Atsugi-shi, Kanagawa Pref. Japan
E-mail: ch.watanabe (at) ntt.com

Last update: February/15/2024

Research interests / Biography / Publications / Awards / Patents / Reviewer / Other activities / Membership

Research interests

Biography

Publications

Preprints

Journal papers

  1. Chihiro Watanabe and Taiji Suzuki. "A Goodness-of-fit Test on the Number of Biclusters in a Relational Data Matrix." Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Vol.75, No.6 (2023), pp. 979--1009. *Paper* *arXiv*
  2. Chihiro Watanabe and Taiji Suzuki. "Deep Two-Way Matrix Reordering for Relational Data Analysis." Neural Networks, Vol. 146 (2022), pp. 303--315. *Paper* *arXiv*
  3. Chihiro Watanabe and Taiji Suzuki. "Selective Inference for Latent Block Models." Electronic Journal of Statistics, Vol.15, No.1 (2021), pp. 3137--3183. *Paper* *arXiv*
  4. Chihiro Watanabe and Hirokazu Kameoka. "X-DC: Explainable Deep Clustering based on Learnable Spectrogram Templates." Neural Computation, Vol.33, No.7 (2021), pp. 1853--1885. *Paper* *arXiv*
  5. Chihiro Watanabe and Taiji Suzuki. "Goodness-of-fit Test for Latent Block Models." Computational Statistics & Data Analysis, Vol. 154 (2021), pp. 107090. *Paper* *arXiv*
  6. Chihiro Watanabe, Kaoru Hiramatsu, and Kunio Kashino. "Knowledge Discovery from Layered Neural Networks based on Non-negative Task Decomposition." IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E103-D, No.02 (2020), pp. 390--397. Paper No. 2019EDP7136. *Paper* *arXiv*
  7. Chihiro Watanabe, Kaoru Hiramatsu, and Kunio Kashino. "Understanding Community Structure in Layered Neural Networks." Neurocomputing, Vol. 367 (2019), pp. 84--102. *Paper* *arXiv*
  8. Chihiro Watanabe, Kaoru Hiramatsu, and Kunio Kashino. "Modular Representation of Layered Neural Networks." Neural Networks, Vol. 97 (2018), pp. 62--73. *Paper* *arXiv*

International conferences (refereed)

  1. Chihiro Watanabe and Hirokazu Kameoka. "DisC-VC: Disentangled and F0-Controllable Neural Voice Conversion." APSIPA Annual Summit and Conference (ASC) 2023. Taipei, Taiwan. November (2023). *Paper* *arXiv*
  2. Hirokazu Kameoka, Shogo Seki, Li Li, and Chihiro Watanabe. "AttentionPIT: Soft Permutation Invariant Training for Audio Source Separation with Attention Mechanism." 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Digital event. 11th May (2022). pp. 706--710. *Paper*
  3. Chihiro Watanabe and Taiji Suzuki. "AutoLL: Automatic Linear Layout of Graphs based on Deep Neural Network." 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. Digital event. 5th December (2021). *arXiv*
  4. Chihiro Watanabe. "Interpreting Layered Neural Networks via Hierarchical Modular Representation." 26th International Conference on Neural Information Processing of the Asia-Pacific Neural Network . Sydney, Australia. December (2019).
    In: Gedeon T., Wong K., Lee M. (eds) Neural Information Processing. ICONIP 2019. Communications in Computer and Information Science, Vol. 1143. pp. 376--388. Springer, Cham. *Paper* *arXiv*
  5. Chihiro Watanabe, Kaoru Hiramatsu, and Kunio Kashino. "Modular Representation of Autoencoder Networks. 2017 IEEE Symposium on Deep Learning, 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. Hawaii, USA. 1st December (2017). *Paper*
  6. Chihiro Watanabe, Kaoru Hiramatsu, and Kunio Kashino. "Recursive Extraction of Modular Structure from Layered Neural Networks Using Variational Bayes Method." Discovery Science 2017. Kyoto, Japan. 17th October (2017).
    In: Yamamoto A., Kida T., Uno T., Kuboyama T. (eds) Discovery Science. DS 2017. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10558. pp. 207--222. Springer, Cham. *Paper*
  7. Chihiro Watanabe, Alvaro Cassinelli, Yoshihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa. "Generic Method for Crafting Deformable Interfaces to Physically Augment Smartphones." CHI '14 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. Toronto, Canada. 29th April (2014). pp. 1309--1314. *Paper*
  8. Muhammad Sakti Alvissalim, Masahiko Yasui, Chihiro Watanabe, and Masatoshi Ishikawa. "Immersive Virtual 3D Environment based on 499 fps Hand Gesture Interface." 2014 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems. Jakarta, Indonesia. 18th October (2014). pp. 7--12. *Paper*

Conferences (non-refereed)

  1. 渡邊千紘,亀岡弘和.F0パターンと声質情報を解きほぐす深層音声変換モデルの学習法.日本音響学会第149回(2023年春季)研究発表会, Zoomによるオンライン開催,2023年3月.
  2. 渡邊千紘,鈴木大慈.多層ニューラルネットワークモデルに基づくmatrix reordering.情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2021), Zoomによるオンライン開催,2021年11月. *Abstract*
  3. 渡邊千紘,亀岡弘和.話者共通スペクトログラムテンプレートの畳み込み機構をもつ説明可能な深層音声分離法.情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020), Zoomによるオンライン開催,2020年11月. *Abstract*
  4. 渡邊千紘,鈴木大慈.Latent Block Modelのブロック構造に関する選択的推論.2020年度統計関連学会連合大会, Zoomによるオンライン開催,2020年9月. *Abstract*
  5. 渡邊千紘,亀岡弘和.スペクトログラムテンプレートの学習に基づく解釈可能な深層クラスタリング法.2020年度 人工知能学会全国大会 (第34回)(JSAI2020), Zoomによるオンライン開催,2020年6月. *Paper*
  6. 渡邊千紘,鈴木大慈.Latent Block Modelのクラスタ数に関する適合度検定.情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019), 愛知県名古屋市,2019年11月. *Poster Preview*
  7. 渡邊千紘.深層学習の学習経過におけるクラスタ構造の推移の可視化.2019年度 人工知能学会全国大会 (第33回)(JSAI2019), 新潟県新潟市,2019年6月. *Paper*
  8. 渡邊千紘.階層的モジュール表現に基づく多層ニューラルネットの推論構造の理解.情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018), 北海道札幌市,2018年11月. *Poster Preview*
  9. 渡邊千紘,平松薫,柏野邦夫.多層ニューラルネットにおけるコミュニティ構造の推定と推論におけるコミュニティ間の関係解析.情報科学技術フォーラム(FIT2018), 福岡県福岡市,2018年9月. *Abstract*
  10. 渡邊千紘,平松薫,柏野邦夫.図形認識のための多層ニューラルネットにおける大局構造の抽出.2018年度 人工知能学会全国大会 (第32回)(JSAI2018), 鹿児島県鹿児島市,2018年6月. *Paper*
  11. 渡邊千紘,平松薫,柏野邦夫.ネットワーク解析に基づく多層ニューラルネットの大局構造抽出と理解.情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2017), 東京都文京区,2017年11月. *Poster Preview*
  12. 渡邊千紘,平松薫,柏野邦夫.多層ニューラルネットにおける正負の結合重みに基づく大局構造抽出.情報科学技術フォーラム(FIT2017), 東京都文京区,2017年9月. *Abstract*
  13. 渡邊千紘,中野允裕,武小萌,川西隆仁,平松薫,柏野邦夫.有限の直径を持つ無限グラフ.情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016), 京都府京都市,2016年11月. *Abstract* *Poster Preview*
  14. 中野允裕,渡邊千紘,木村昭悟,平松薫.組み合わせ論的拘束を持つ確率過程の構成.情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016), 京都府京都市,2016年11月. *Abstract*
  15. 渡邊千紘,カシネリアルバロ,渡辺義浩,石川正俊.フラットな情報端末の物理的な拡張に向けたカスタム型柔軟体ユーザインタフェース.第19回日本バーチャルリアリティ学会大会, 愛知県名古屋市,2014年9月,pp. 427--430.
  16. 渡邊千紘,増田直紀.ネットワーク上の感染状況に基づく予防接種アルゴリズム.第10回ネットワーク生態学シンポジウム合宿, 兵庫県神戸市,2013年9月,P12. *Abstract*

Awards

  1. 渡邊千紘.東京大学大学院情報理工学系研究科 研究科長賞(研究業績).The Dean's Award of the Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo. 2022/3/24. *URL*

In-house awards

  1. 渡邊千紘.2020年度 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 所長表彰(奨励賞),多層ニューラルネットにおけるモジュール構造抽出技術の考案.2020/12/2. *PDF*

Patents

  1. 渡邊千紘,亀岡弘和.特許第7376833号.音源分離モデル学習装置,音源分離装置,音源分離モデル学習方法及びプログラム.出願番号:特願2022-524772.登録日:2023/10/31
  2. 渡邊千紘,平松薫,柏野邦夫.特許第6778712号.解析装置,方法,及びプログラム.出願番号:特願2018-088177.登録日:2020/10/14
  3. 渡邊千紘,平松薫,柏野邦夫.特許第6778708号.解析装置,方法,及びプログラム.出願番号:特願2018-047140.登録日:2020/10/14
  4. 渡邊千紘.特許第6770480号.多層ニューラルネットの大局構造抽出装置,方法,及びプログラム.出願番号:特願2017-100256.登録日:2020/9/29
  5. 渡邊千紘.特許第6731891号.多層ニューラルネットの大局構造抽出装置,方法,及びプログラム.出願番号:特願2017-137282.登録日:2020/7/9
  6. 渡邊千紘,中野允裕,武小萌,川西隆仁,平松薫,柏野邦夫.特許第6634000号.グラフ構造推定装置,グラフ構造推定方法,及びグラフ構造推定プログラム.出願番号:特願2016-217518.登録日:2019/12/20
  7. 渡邊千紘.特許第6623184号.多層ニューラルネットの大局構造抽出装置,方法,及びプログラム.出願番号:特願2017-015909.登録日:2019/11/29

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