研究内容

   

信号システムの理論と応用

 私たちの身の回りには,時間の経過とともに波形が変化する様々な信号が存在しています.例えば,音声ではほぼ同じ波形が繰り返し現れるのに対し,騒音の波形は不規則に変動します.心電図の波形では規則的なパルスが現れるのに対し,画像の断面波形はゆっくりと変化します.数学的手法を用いて信号の特徴を解析し,その解析結果に基づいて,コンピュータを使って便利な信号に変換したり,意味のある情報を抽出することを信号処理といいます.例えば,雑音成分を取り除いて元のきれいな信号を取り出すこと,過去のデータに基づいて未来の値を予測すること,無駄な成分を取り除いてコンパクトに表現すること,どの周波数成分をどれくらい含んでいるかを解析すること,などがあります.このような技術は,スマートフォン,インターネットなど身近なところで用いられています.優れた信号処理システムを設計するために,信号の特性を解析し,その特徴をうまく利用した効率のよい処理アルゴリズムを開発しなければなりません.そこで,信号解析論,システム解析論,スペクトル解析論などの数学的な理論を駆使して,人間のもつ予測・適応・学習・推論・判断などの柔軟かつ知的な情報処理機構を工学的に応用することを目指し,推定精度,追随性能,計算量を評価尺度に取り入れたシステム解析手法と処理方法について研究を行っています.さらに理論のみにとどまらず,音声の明瞭化,能動雑音制御,信号特徴抽出と識別,信号変換,画像復元など,具体的事例を対象とした応用研究も行っています.

生物の視覚特性を利用した文字復元

生物の視覚特性を利用した文字復元

 

音声音響システム

  加齢と共に聴力は衰えます。会話を行う上で聴力低下は大きな負荷となり、会話が億劫になると孤立感を受けるようになります。補聴器はこの会話を支援するため音を増幅しますが、①イヤホンで耳に栓をする耳閉感が馴染めない、②内耳にまで疾患が及ぶ感音性難聴者は聞き間違いを起こす、といった課題を抱えています。

 ①耳軟骨の振動で音情報を与える新しい補聴器・音響デバイスの開発

我々の耳は主に軟骨でできています。この軟骨を振動させて、外耳道内に音を直接放射させるメカニズムを軟骨伝導と呼びます[1]。このメカニズムを補聴器やその他音響デバイスに応用し、耳を塞がないイヤホンの開発を目指しています。

②感音性難聴者の聞き間違いを防ぐ信号処理の開発

人間の音声は基本周波数による倍音構造をなしていますが、この周期性が乏しい音声ほど聞き間違いが生じることが分かってきました[2]。感音性難聴のメカニズムを探ると共に、デジタル信号処理による言葉の明瞭化を目指しています。

 参考文献

[1] R. Shimokura, et al., "Cartilage conduction hearing," J. Acoust. Soc. Am. 135, 1959-1966 (2014).

[2] R. Shimokura, et al., "Autocorrelation factors and intelligibility of Japanese monosyllables in individuals with sensorineural hearing loss," J. Acoust. Soc. Am. 141, 1065-1073 (2017)

 

数学モデルが明らかにする画像処理アルゴリズム

  画像処理システムにおいて,『人間の認識能力を実現する』というのは最大のテーマの一つです.我々は日常生活で様々な画像処理を行なっています.雑踏の中で待ち合わせの人を探す.電車の中で広告を読む.出かける前に服の柄合わせをする.見難い文字に目を凝らす.誰もが当然のように行なっていますが,これらは人検出・文字認識・テクスチャ解析・焦点推定と呼ばれる高度なアルゴリズムにより実現されています.そしてそれらを高精度にコンピュータに代替・実現させるのは,現状では困難です.何故ならば,そこに隠されている『理論』がまだ明らかになっていないからです.フラクタル理論,モルフォロジー演算,ラプラシアン階層など様々な数学モデルを用いて,これらを理論的見地から解明する研究を行なっています.人間の認識能力を理論で再現することは,現代社会で実施されている作業の機械化・高速化に繋がります.それらは膨大な人的資源を要求するもの,専門的技能を要求するもの,身の危険を伴うものなど多岐に渡ります.人間の認識能力を理論的見地から解明し,システムによって再現・代替されることは,安全で豊かな社会の実現に繋がります.

自己相似性に基づいた自然画像のセグメンテーション 自己相似性に基づいた自然画像のセグメンテーション

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劣化した絵画の仮想修復 劣化した絵画の仮想修復

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