2023年度

学術論文

• 丹治 涼，大村 英史，澤田 隼，桂田 浩一：“RtMRIからの調音-音響変換における転置畳み込みニューラルネットワークの利用”，電子情報通信学会論文誌D，Vol.J106-D，No.10，pp.470-479 (2023-10)．

国際会議

• Shusuke Tohno, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada, "Exploration of Causal Networks in Large-Scale Data Using Nonlinear Dimensionality Reduction", In Proc. NCSP2024, 29AM2-1-1 (2024-2).
• Kenta Ogawa, Shun Sawada, Kouichi Katsurada, Hidehumi Ohmura, "Automatic Detection of Poor Tone Quality in Classical Guitar Playing Using Deep Anomaly Detection Method", In Proc. WASPAA2023, 181 (2023-10).
• Hiroki Ito, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada, "Novel Instrumental Sound Creation Using Creative Adversarial Networks", In Proc. WASPAA2023, 202 (2023-10).
• Yuto Otani, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada, "Speech Synthesis from Articulatory Movements Recorded by Real-time MRI", In Proc. InterSpeech2023, pp.127-131 (2023-8).

研究会・シンポジウム

• 藤田 大介, 桂田 浩一, 澤田 隼, 大村 英史：“モダリティの観点から比較したMRミラーシステムに適する遠隔コミュニケーションの調査”， 情報処理学会研究報告2023-HCI-206，pp.1-7 (2024-1)．
• 東野 秀祐，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“非線形次元削減法を用いた大規模データに対応する因果ネットワーク探索法”，人工知能学会第130回知識ベースシステム研究会，pp.24-29 (2023-11)．
• 肥田 歩華，澤田 隼，桂田 浩一，大村 英史：“TransformerとVAEを用いたリズム構造に基づくコードチェンジと進行の自動生成”，情報処理学会研究報告2023-MUS-137，pp.1-7 (2023-6)．（学生優秀発表賞）

全国大会

• 劉 峰，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“StyleGANとマルチタスク学習を用いたテキストからの3D人体モデル作成”，情報処理学会第86回全国大会，4P-02 (2024-3)．
• 大谷 祐人，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“MRI正中矢状断面画像からのF0推定の可能性について”，日本音響学会2023年春季研究発表会，2-9-13 (2023-9)．
• 杉本 晃輔，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“StarGANv2-VCへの2D-1-2D構造適用による精度変化の検証”，日本音響学会2023年春季研究発表会，2-Q-44 (2023-9)．
• 丸山 虹樹，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“1次元畳み込みニューラルネットワークを用いたIPAからの調音運動データ生成”，日本音響学会2023年春季研究発表会，3-Q-38 (2023-9)．
• 新見 和也, 澤田 隼, 桂田 浩一, 大村 英史：“癒し効果を促す無生物バーチャルペットの感情表現手法”， 情報科学技術フォーラム講演論文集(FIT)，vol.22，no.3，pp.307-310 (2023-8)．（FIT奨励賞）
• 三浦 温樹, 澤田 隼, 桂田 浩一, 大村 英史：“駄洒落を用いた授業動画集中力向上システムの提案”，2023年度人工知能学会全国大会，4T2-GS-10-03 (2023-6)．

2022年度

学術論文

国際会議

研究会・シンポジウム

• 伊藤 浩樹，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“Creative Adversarial Networksを用いた新たな楽音の生成”， 情報処理学会研究報告2023-MUS-136，pp.1-7 (2023-3)．（学生奨励賞）
• 佐藤 駿，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“Vision Transformerの係数付き1bit化”， 電子情報通信学会技術報告IBISML2022-90，pp.134-139 (2023-3)．
• 大谷 祐人，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“real-time MRIで収録した調音運動に基づくend-to-end音声合成”， 電子情報通信学会技術報告SP2022-41，pp.13-18 (2023-3)．
• 藤田 大介, 桂田 浩一, 澤田 隼, 大村 英史：“インタラクションにおける相互性に着目した複合現実を用いた遠隔コミュニケーションシステム”， 情報処理学会研究報告2022-HCI-201，pp.1-7 (2023-1)．
• 青木 伸和，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“Conformerを用いた早期結合型マルチモーダル音声認識モデルの提案”， 電子情報通信学会技術報告SP2022-28，pp.8-13 (2022-10)．
• 丹治 涼，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“RtMRIデータからの調音-音響変換における転置畳み込みニューラルネットワークの利用”，日本音響学会音声研究会，電子情報通信学会技術報告EA2022-27，pp.69-74 (2022-7)．
• 小川 健太，澤田 隼，桂田 浩一，大村 英史：“半教師あり深層異常検知手法を用いたクラシックギターにおける演奏ミス自動検出手法の提案”，情報処理学会研究報告2022-MUS-134，pp.1-8 (2022-6)．

全国大会

• 大谷 祐人，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“real-time MRI 調音運動データからの end-to-end 音声合成”，日本音響学会2023年春季研究発表会，2-8-9 (2023-3)．（学生優秀発表賞）
• 福田 拓朗，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一，山尾 元陽，入部 百合絵，田口 亮，新田 恒雄：“音節列想起時EEGを用いた音節の高低アクセント識別”，2022年度人工知能学会全国大会，2G6-OS-18b-03 (2022-6)．

2021年度

学術論文

国際会議

• Takeshi Koshizuka, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada, "Fine-tuning pre-trained voice conversion model for adding new target speakers with limited data", In Proc. InterSpeech2021, pp.1339-1343 (2021-8).
• Ryo Tanji, Hidehumi Ohmura, Kouichi Katsurada, "Using Transposed Convolution for Articulatory-to-Acoustic Conversion from Real-Time MRI Data", In Proc. InterSpeech2021, pp.3176-3180 (2021-8).
• Yuta Ogura, Hidefumi Ohmura, Satoshi Tojo, Kouichi Katsurada, "Unexpectedness in Jazz Harmony with Probabilistic Incremental Parser", In Proc. SMC2021, pp.292-299 (2021-6).

研究会・シンポジウム

• 深代 勇樹，大村 英史，澤田 隼，桂田 浩一：“ドメイン敵対的ニューラルネットワークを用いた対数周波数スペクトログラム上の音色変換”，情報処理学会研究報告2021-MUS-133，pp.1-8 (2022-1)．（学生奨励賞）
• 倉崎 大輔，大村 英史，澤田 隼，東条 敏，桂田 浩一：“和声構造を表現した木の改変によるリハーモナイゼーションシステム”，情報処理学会研究報告2021-MUS-133，pp.1-5 (2022-1)．（学生奨励賞）
• 川村 茂修，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“深層学習を用いた線画の自動着色モデルにおけるセグメンテーション画像の活用”，第6回コミック工学研究会，No.8 (2021-11)．
• 丹治 涼，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“転置畳み込みニューラルネットワークを用いたrtMRIデータからの調音-音響変換”， 言語資源活用ワークショップ発表論文集，vol.6, pp.138-146 (2021-9)．

全国大会

• 川村 茂修，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“線画の自動着色モデルに対するセマンティックセグメンテーション画像の活用”，情報処理学会第84回全国大会，6ZG-04 (2022-3)．（学生奨励賞）
• 飯山 智晴，澤田 隼，大村 英史，桂田 浩一：“IPA を介した音素－調音データ変換のためのIPA 継続長推定手法の検討”，日本音響学会2021年秋季研究発表会，1-8-12 (2021-9)．
• 青柳 裕介，鈴木 美穂子，外崎 明子，田畑 耕治，桂田 浩一，大村 英史，澤田 隼：“周波数ピーク推定手法に基づくいびき様肺雑音の検出”，第20回情報科学技術フォーラム，G-007 (2021-8)．

2020年度

学術論文

国際会議

• Yuta Ogura, Hidefumi Ohmura, Yui Uehara, Satoshi Tojo, Kouichi Katsurada, "Expectation-based parsing for Jazz Chord sequences", In Proc. SMC2020, pp.350-356 (2020-6).

研究会・シンポジウム

• 小椋 裕太，大村 英史，東条 敏，桂田 浩一：“音楽的期待に基づく漸進的構造解析によるジャズ和声の意外性に関する考察”，情報処理学会研究報告2021-MUS-130，pp.1-8 (2021-3)．（学生奨励賞）
• 越塚 毅，大村 英史，桂田 浩一：“事前学習したvq-wav2vecの音声特徴表現を用いたボコーダフリーのAny-to-Many音声変換”，電子情報通信学会技術報告，SP2020-54 (2021-3)．

全国大会

• 飯山 智晴，大村 英史，桂田 浩一：“IPA を介した音素－調音データ変換のための音素－IPA 変換手法の検討”，日本音響学会2021年春季研究発表会，1-8-2 (2021-3)．
• 丹治 涼，大村 英史，桂田 浩一：“real-time MRI 動画像を用いた音声合成システムの作成”，日本音響学会2021年春季研究発表会，1-8-14 (2021-3)．
• 飯山 智晴，大村 英史，桂田 浩一：“BLSTM を用いた音素－調音変換”，日本音響学会2020年秋季研究発表会，2-8-1 (2020-9)．
• 池上 凌，大村 英史，桂田 浩一：“Cycle-Consistency を利用したマルチモーダル音声強調システムの各種ノイズに対する効果の検証”，日本音響学会2020年秋季研究発表会，3-T1-2 (2020-9)．
• 桑原 健太，大村 英史，桂田 浩一：“アノテータごとの判断傾向を推定する破綻検出器の検討”FIT2020第19回情報科学技術フォーラム，F-024 (2020-9)．
• 深井 健大郎，大村 英史，桂田 浩一，平田 里佳，入部 百合絵，新田 恒雄：“音声想起時脳波からの音節情報の抽出”，人工知能学会第34回全国大会，4L3-OS-15-03 (2020-6)．
• 塚本 晴庸，大村 英史，桂田 浩一：“人狼ゲームにおける発言ベクトルを用いた役職推定”，人工知能学会第34回全国大会，2F4-OS-20a-04 (2020-6)．

2019年度

学術論文

国際会議

研究会・シンポジウム

• 深井 健大郎，大村 英史，桂田 浩一，平田 里佳，入部 百合絵，付 明川，田口 亮，新田 恒雄：“音声想起脳波からの言語表象抽出と音節認識”，電子情報通信学会技術研究報告，SP2019-28 (2019-10)．

全国大会

• 池上 凌，大村 英史，桂田 浩一：“マルチモーダル音声強調に対するCycle-Consistencyの導入の検討”，日本音響学会2020年春季研究発表会，3-P-3 (2020-3)．
• 柴宮 怜，大村 英史，桂田 浩一：“StarGAN-VCモデルにおける潜在表現への制約の有効性について”，日本音響学会2020年春季研究発表会，3-P-39 (2020-3)．
• 桑原 健太，大村 英史，桂田 浩一：“Universal Transformerを使用した対話破綻検出”，人工知能学会第33回全国大会，4J3-J-13-01 (2019-6)．
• 深井 健大郎，大村 英史，桂田 浩一，新田 恒雄：“音声想起時脳波中の音節識別について”，人工知能学会第33回全国大会，3P3-OS-20-04 (2019-6)．

2018年度

学術論文

国際会議

研究会・シンポジウム

全国大会

2017年度

学術論文

国際会議

研究会・シンポジウム

全国大会

• 森口 寛生，大村 英史，桂田 浩一：“変分オートエンコーダーを用いた多重音解析の性能評価”，情報処理学会第80回全国大会，3N-04 (2018-3)．