聴覚的注意のモデリング：動的因果モデルと深層学習の連携
| 体系的番号 |
JPMJAX22A7 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX22A7 |
研究代表者 |
小松 瑞果 神戸大学, 大学院システム情報学研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2022 – 2024
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| 概要 | 外界から与えられる音のうち一部を選択する機能を、聴覚的注意と言います。聴覚的注意の既存モデルは、音そのものに着目するボトムアップ型と、聴取タスクに着目するトップダウン型に大別されます。しかし、近年はデータ計測技術の進展などを背景に、両者を統合した、より高度なモデル化手法が望まれています。そこで、本研究では動的因果モデルや深層学習などを含む数理的手法や情報技術を連携させ、この問題に取り組みます。
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| 研究領域 | AI活用で挑む学問の革新と創成 |
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