強化学習を用いたロボットの知能化
近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.
データベース中から楽曲を検索する際,題目や歌手名,といったメタ情報ではなく,楽曲を直接歌唱することで簡単に検索できるシステムを開発しています。 ハミング歌唱や歌詞による歌唱に加え,擬音語による歌唱にも対応し,またメロディの誤りや歌詞の誤りといった現象に対しても高精度に検索するための各種技術を開発しています。
論文
「音符区切り情報を用いた高精度歌唱音声認識」(2020)『情報処理学会論文誌』61(4)p.798-806.
「Lyrics recognition from singing voice focused on correspondence between voice and notes」(2019)『Proc. INTERSPEECH 2019』p.3238-3241.
「Development of Singing-by-Onomatopoeia corpus for Query-by-Singing Music Information Retrieval system」(2017)『International Journal of Advanced Intelligence』9(1)p.63-75.
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