研究紹介

CG・画像処理

リアルな映像表現

CGを用いれば、実際には存在しない物をあたかも存在するかのように表示できます。しかし、そのためにはできるだけ本物に近い映像を作り出す必要があります。本物に近い映像の生成に重要な要素として、仮想的空間に構築された世界の「色づけ(レンダリング)」があります。仮想空間をリアルにレンダリングするには、様々な光源による仮想空間のライティング、仮想空間を構成する物体の材質を考慮する必要があります。また、特殊なものでは、雲や炎、水などの自然現象も考慮しなくてはなりません。本研究では、実際の物理現象を模擬したリアルなレンダリング手法の開発とその計算の高速化の開発を行っています。

  • 雲の表示

    CGで生成された雲

    自然現象の一つとして雲を取り上げ、その動きからレンダリングまでを効率的に計算する手法を開発し、きわめてリアルな雲の映像作成に成功しています。

  • 稲妻の表示

    CGで生成された稲妻

    悪天候下のシミュレーションを目的とし、その重要な要素の一つである稲妻を含む景観画像を効率的に生成する手法の開発を行っています。

  • 室内照明設定

    CGで生成された室内

    照明条件を様々に変更して画像を作成することで、インタラクティブに照明設計を行うシステムを構築しています。実際の建築前に室内の様子をチェックすることができます。

  • 光跡の表示

    CGで生成されたステンドグラスの光跡

    大気中の微粒子による光の散乱を考慮したレンダリング法の開発を行っています。スポットライトやステンドグラスを通過した光の筋を表示できます。

ビジュアルシミュレーション

物理シミュレーションはリアルな映像の生成には便利ですが、必ずしもユーザの意図する映像が生成されるとは限りません。一般には,試行錯誤的にパラメータを調整して映像を作成しています。本研究では、逆に最初に意図する結果に関する情報を与え、物理シミュレーションを制御することで目的の結果を得るための手法を開発しています。

任意の形に雲をシミュレーションしたもの
雲のシミュレーションの制御

音声処理

音楽ゲームの譜面自動作成に関する研究

音楽ゲームの譜面自動作成に関する研究

ダンスダンスレボリューションに代表される音楽ゲームの譜面を作成するには、音楽はもちろんのこと、振り付けに関するノウハウが必要となり、相応のコストがかかります。本研究では、こうしたコストの削減を目指し、機械学習によって音楽ゲームの譜面を自動的に作成に関するシステムの開発を行っています。 Atsuhito Udo, Naofumi Aoki, Yoshinori Dobashi, and Tsuyoshi Yamamoto, "Evaluation of machine-made scores for music games generated by a deep neural network", IEEE The 1st International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication 2019 (ICAIIC2019), Naha, Okinawa, Japan, pp.128--131, February 11--13, 2019

音楽データの要約にもとづくジャンル自動分類に関する研究

音楽データの要約にもとづくジャンル自動分類に関する研究

インターネットを媒体として加速的に利用が進みつつある音楽の視聴サービスを支える技術として、ユーザーの好みに応じたリコメンド機能のインテリジェント化が期待されています。本研究では、音楽ジャンルの自動分類をテーマとし、音楽データの要約による精度の向上を検討しています。 菊池 雄大, 青木 直史, 土橋 宜典, "特徴量に基づいた楽曲の自動要約に関する一検討", 電子情報通信学会技術研究報告応用音響研究会資料, EA2019-19, July 16--17, 2019.

デイストーションエフェクタのディジタルモデリングに関する研究

デイストーションエフェクタのディジタルモデリングに関する研究

かつてアナログ電子回路で構成されていたビンテージの音響機材の音色は、当時の電子部品が製造中止になるにつれて、しだいに失われつつあります。本研究では、ギター演奏などに用いられるディストーションエフェクタの音色をコンピュータを使って再現することを目的として、機械学習によるディジタルモデリングに関する研究を行っています。 Yuto Matsunaga, Tetsuya Kojima, Naofumi Aoki, Yoshinori Dobashi, and Tsuyoshi Yamamoto, "Some evaluations on a digital watermarking technique for music data using distortion effect", IEICE Transactions on Information and Systems, vol.E102-D, no.6, pp.1119--1125, 2019.

機械学習による非可聴音通信技術の精度向上に関する研究

機械学習による非可聴音通信技術の精度向上に関する研究

電子決済が加速的に普及しつつある昨今、特殊なデバイスを必要とせず、通常の携帯端末に搭載されているマイクとスピーカーだけで実現できる音通信技術が注目を集めています。本研究では、音信号の非可聴域である高周波帯域に情報を埋め込み、データ通信を行う音通信技術の精度向上について検討しています。 尾関 剛成, 青木 直史, 土橋 宜典, "ニューラルネットワークによる非可聴域における音通信に関する一考察", 電子情報通信学会技術 研究報告応用音響研究会資料, EA2019-1, July 16--17, 2019.