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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

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

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

研究期間 (年度) 2022 – 2024
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。
研究領域AI活用で挑む学問の革新と創成

報告書

(2件)
  • 2023 年次報告書 ( PDF )
  • 2022 年次報告書 ( PDF )
  • 主な研究成果

    (1件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (1件) (査読あり 1件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Algebraic Design of Physical Computing System2024

    • 著者名
      Mizuka Komatsu, Takaharu Yaguchi, Kohei Nakajima
    • 雑誌名

      Physica D

      巻: 470 ページ: 134382-134382

    • 査読あり / オープンアクセス

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-12-27   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-09-08  

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