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Shaonkai2014

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Job Opportunities

We are looking for postdoc researchers on either (or both!) of the following projects from all over the world! The candidates are expected to behave as proactive professional researchers and choose research topics by themselves after understanding the goal of a project. For more information, please contact me.

本研究室に興味をお持ちの学生や研究員の方へ

音楽情報処理チーム・音響信号処理チームでは、音楽や音声を題材とした 世界最先端の研究に一緒に取り組んでくれるB4や研究員の方を募集しています。 私たちの普遍的で一貫したアプローチは、解析対象の性質 (シングルチャネル/マルチチャネル、離散記号/連続信号など)をよく観察した上で、 できる限り物理的に妥当な確率的生成モデルを定式化するものです。 このアプローチでは,様々な確率モデル(混合モデル・因子モデル・深層生成モデルなど)を自然に組み合わせることができ、 様々な最適化技法(変分ベイズ法・マルコフ連鎖モンテカルロ法・各種勾配降下法など)を駆使して、 それらの潜在変数やパラメータを一挙にベイズ推定することができます。 このようなエレガントな数理アプローチを取ることにより、情報学的な見地から人間の知能の本質に迫ります。 私たちは「音声メディア」研究室ではありますが、これら一連の研究活動を通して、 音に限らず、現実の様々な問題を解くうえでの極めて普遍的な考え方を身に着けることができます (実際、卒業生も様々な分野の一線で活躍しています)。 技術的にも、自然言語処理や機械学習など他分野の最新技法も積極的に活用しており、 対象の性質をよく考えず、最近流行している深層学習をツールで実装し、 パラメータを手動でチューニングするのがメインとなるような浅い研究は行いません。 特に、以下のような人にお勧めです。

本研究室の学生は、音響信号処理はもちろんですが、 統計的機械学習の知識・実装能力、プレゼンテーションスキルにおいても専攻内・コース内でも随一だと自負しています。 研究室見学や教員や学生との相談・雑談は常随時可能ですのでお気軽にどうぞ。 研究成果紹介HP

Demonstrations

I'm one of the Songle Developer Team (Director: Masataka Goto).
The active music listening Web service "Songle" is open to the public!
Songle

Research Topics


Author: Kazuyoshi Yoshii (Kyoto University)
Mail: yoshii@kuis.kyoto-u.ac.jp