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秋田 昌憲あきた まさのり

所属部署名理工学部
職名教授
 

教員情報

所属等

    理工学部教授

氏名

    秋田 昌憲, あきた まさのり

取得学位(1)

  • 工学博士, 東京工業大学, 1987年03月

教育の業績

授業担当実績

  • 2004年, 学部, 電子回路1
  • 2004年, 学部, 電子回路2
  • 2004年, 学部, 通信工学1
  • 2004年, 学部, 音響工学
  • 2004年, 学部, 通信方式
  • 2004年, 学部, 電気電子工学実験1
  • 2004年, 学部, 電気電子工学実験2
  • 2004年, 学部, 電気電子工学実験3
  • 2004年, 学部, 電気電子工学実験4
  • 2004年, 学部, 電気電子工学入門
  • 2004年, 学部, 卒業研究
  • 2004年, 学部, 工場見学などへの引率
  • 2004年, 大学院(修士・博士前期), 音響工学特論,通信工学特論,聴覚情報処理特論
  • 2004年, 大学院(修士・博士前期), 通信工学特論
  • 2004年, 大学院(博士後期), 聴覚情報処理特論
  • 2005年, 学部, 電子回路1
  • 2005年, 学部, 電子回路2
  • 2005年, 学部, 通信工学
  • 2005年, 学部, 音響工学
  • 2005年, 学部, 通信方式
  • 2005年, 学部, 電気電子工学実験1
  • 2005年, 学部, 電気電子工学実験2
  • 2005年, 学部, 電気電子工学実験3
  • 2005年, 学部, 電気電子工学実験4
  • 2005年, 学部, 電気電子工学入門
  • 2005年, 学部, 卒業研究
  • 2005年, 介護等体験
  • 2005年, 教育実習,福祉実習
  • 2005年, 工場見学などへの引率
  • 2006年, 学部, 電子回路1
  • 2006年, 学部, 電子回路2
  • 2006年, 学部, 通信工学
  • 2006年, 学部, 音響工学
  • 2006年, 学部, 通信方式
  • 2006年, 学部, 電気電子工学実験1
  • 2006年, 学部, 電気電子工学実験2
  • 2006年, 学部, 電気電子工学実験3
  • 2006年, 学部, 電気電子工学実験4
  • 2006年, 学部, 電気電子工学入門
  • 2006年, 介護等体験
  • 2006年, 教育実習,福祉実習
  • 2006年, 工場見学などへの引率
  • 2007年, 学部, 電子回路1
  • 2007年, 学部, 電子回路2
  • 2007年, 学部, 通信工学
  • 2007年, 学部, 音響工学
  • 2007年, 学部, 通信方式
  • 2007年, 学部, 電気電子工学実験1
  • 2007年, 学部, 電気電子工学実験2
  • 2007年, 学部, 電気電子工学実験3
  • 2007年, 学部, 電気電子工学実験4
  • 2007年, 学部, 電気電子工学入門
  • 2007年, 学部, 工場見学などへの引率
  • 2007年, 大学院(修士・博士前期), 音響工学特論
  • 2007年, 大学院(修士・博士前期), 通信工学特論
  • 2007年, 大学院(博士後期), 聴覚情報処理特論
  • 2008年, 学部, 電子回路1
  • 2008年, 学部, 電子回路2
  • 2008年, 学部, 通信工学
  • 2008年, 学部, 音響工学
  • 2008年, 学部, 通信方式
  • 2008年, 学部, 電気電子工学実験1
  • 2008年, 学部, 電気電子工学実験2
  • 2008年, 学部, 電気電子工学実験3
  • 2008年, 学部, 電気電子工学実験4
  • 2008年, 学部, 電気電子工学入門
  • 2008年, 学部, 電気電子基礎実験Ⅱ
  • 2008年, 学部, 工場見学などへの引率
  • 2008年, 大学院(修士・博士前期), 音響工学特論
  • 2008年, 大学院(修士・博士前期), 通信工学特論
  • 2008年, 大学院(博士後期), 聴覚情報処理特論
  • 2009年, 学部, 電子回路1
  • 2009年, 学部, 電子回路2
  • 2009年, 学部, 通信工学
  • 2009年, 学部, 通信方式
  • 2009年, 学部, 音響工学
  • 2009年, 学部, 電気電子基礎実験2
  • 2009年, 学部, 電気電子工学入門
  • 2009年, 学部, 電気電子工学実験1
  • 2009年, 学部, 電気電子工学実験2
  • 2009年, 学部, 電気電子工学実験3
  • 2009年, 学部, 電気電子工学実験4
  • 2009年, 大学院(修士・博士前期), 音響工学特論
  • 2009年, 大学院(修士・博士前期), 通信工学特論
  • 2009年, 大学院(博士後期), 聴覚情報処理特論
  • 2009年, 学部, 工場見学などへの引率
  • 2010年, 学部, 電子回路II
  • 2010年, 学部, 電気電子工学実験II
  • 2010年, 学部, 通信方式
  • 2010年, 学部, 卒業研究
  • 2010年, 学部, 通信工学
  • 2010年, 学部, 電気電子基礎実験II
  • 2010年, 学部, 通信工学
  • 2010年, 大学院(修士・博士前期), 電気電子工学演習第二
  • 2010年, 大学院(修士・博士前期), 通信工学特論
  • 2010年, 学部, 電気電子工学入門
  • 2010年, 大学院(修士・博士前期), 電気電子工学演習第一
  • 2010年, 学部, 電気電子工学実験III
  • 2010年, 学部, 音響工学
  • 2012年, 大学院(修士・博士前期), 通信工学特論
  • 2012年, 大学院(修士・博士前期), 音響工学特論
  • 2012年, 学部, 通信工学
  • 2012年, 学部, 音響工学
  • 2012年, 学部, 通信方式
  • 2012年, 学部, 電気工学概論Ⅱ
  • 2012年, 大学院(博士後期), 聴覚情報処理特論

研究の業績

研究分野

    知覚情報処理・知能ロボティクス, 信号処理

研究内容キーワード

    雑音音響処理 入眠予兆

研究課題

  • 雑音環境下の音声認識(Speech Processing Under the Noisy Environment), 現在広く用いられるようになってきている音声認識では,背景雑音や反響音などの悪影響が実用化の問題となっている。 通常は,こういう場合は適応フィルタなどを用いることが一般的であるが,ここでは極端な環境変化に対応するため,雑音重畳信号のスペクトル要素のうちもとの信号が残っている部分を規則的に選び出し,その部分の特徴を用いたパタン認識を行う。 現在、部分特徴の抽出の他、画像データ等を用いたマルチモーダル音声認識の検討およびデータベースの作成を検討している。
  • 雑音環境下の信号強調(Signal Enhancement Under the Noisy Environment), 音声処理技術の中で極端に雑音が大きい所で発声された音声から雑音を除去することも重要な課題として残されている。また、その他の計測信号から雑音成分を低減するのも重要な課題である。 ここでは、信号の特徴成分を規則で記述しその特徴から信号を再合成することによる雑音除去などを行う研究を主に行っている。 現在,特徴を選択する規則の記述の改善および背景雑音が変化した場合についての対応,および,耐雑音性が高い,信号の特徴の時間変化成分の有効利用法,ニューラルネット等を用いた信号特徴の自動選択等の課題について主に取り組んでいる。
  • 雑音解析による物体の特徴解析(Processing of the noise for the sensor), センサー等から得られる信号から、特徴成分を強調し、計測結果をより明確にする方法について試みている。手法としては、ケプストラム分析とケフレンシ方向のフィルタリング、および逆フィルタ法の有効な応用等の組み合わせで行う。
  • 雑音環境下の音声認識(Speech Processing Under the Noisy Environment), 現在広く用いられるようになってきている音声認識では,背景雑音や反響音などの悪影響が実用化の問題となっている。 通常は,こういう場合は適応フィルタなどを用いることが一般的であるが,ここでは極端な環境変化に対応するため,雑音重畳信号のスペクトル要素のうちもとの信号が残っている部分を規則的に選び出し,その部分の特徴を用いたパタン認識を行う。 現在、部分特徴の抽出の他、画像データ等を用いたマルチモーダル音声認識の検討およびデータベースの作成を検討している。
  • 雑音環境下の信号強調(Signal Enhancement Under the Noisy Environment), 音声処理技術の中で極端に雑音が大きい所で発声された音声から雑音を除去することも重要な課題として残されている。また、その他の計測信号から雑音成分を低減するのも重要な課題である。 ここでは、信号の特徴成分を規則で記述しその特徴から信号を再合成することによる雑音除去などを行う研究を主に行っている。 現在,特徴を選択する規則の記述の改善および背景雑音が変化した場合についての対応,および,耐雑音性が高い,信号の特徴の時間変化成分の有効利用法,ニューラルネット等を用いた信号特徴の自動選択等の課題について主に取り組んでいる。
  • 雑音解析による物体の特徴解析(Processing of the noise for the sensor), センサー等から得られる信号から、特徴成分を強調し、計測結果をより明確にする方法について試みている。手法としては、ケプストラム分析とケフレンシ方向のフィルタリング、および逆フィルタ法の有効な応用等の組み合わせで行う。
  • 雑音環境下の音声認識(Speech Processing Under the Noisy Environment), 現在広く用いられるようになってきている音声認識では,背景雑音や反響音などの悪影響が実用化の問題となっている。 通常は,こういう場合は適応フィルタなどを用いることが一般的であるが,ここでは極端な環境変化に対応するため,雑音重畳信号のスペクトル要素のうちもとの信号が残っている部分を規則的に選び出し,その部分の特徴を用いたパタン認識を行う。 現在、部分特徴の抽出の他、画像データ等を用いたマルチモーダル音声認識の検討およびデータベースの作成を検討している。
  • 雑音環境下の信号強調(Signal Enhancement Under the Noisy Environment), 音声処理技術の中で極端に雑音が大きい所で発声された音声から雑音を除去することも重要な課題として残されている。また、その他の計測信号から雑音成分を低減するのも重要な課題である。 ここでは、信号の特徴成分を規則で記述しその特徴から信号を再合成することによる雑音除去などを行う研究を主に行っている。 現在,特徴を選択する規則の記述の改善および背景雑音が変化した場合についての対応,および,耐雑音性が高い,信号の特徴の時間変化成分の有効利用法,ニューラルネット等を用いた信号特徴の自動選択等の課題について主に取り組んでいる。
  • 音響信号による疲労予測, センサー等から得られる信号から、特徴成分を強調し、疲労予測特徴をより明確にする方法について試みている。手法としては、ケプストラム分析とケフレンシ方向のフィルタリング、および逆フィルタ法の有効な応用等の組み合わせで行う。
  • 雑音環境下の音声認識(Speech Processing Under the Noisy Environment), 現在広く用いられるようになってきている音声認識では,背景雑音や反響音などの悪影響が実用化の問題となっている。 通常は,こういう場合は適応フィルタなどを用いることが一般的であるが,ここでは極端な環境変化に対応するため,雑音重畳信号のスペクトル要素のうちもとの信号が残っている部分を規則的に選び出し,その部分の特徴を用いたパタン認識を行う。 現在、部分特徴の抽出の他、画像データ等を用いたマルチモーダル音声認識の検討およびデータベースの作成を検討している。
  • 雑音環境下の信号強調(Signal Enhancement Under the Noisy Environment), 音声処理技術の中で極端に雑音が大きい所で発声された音声から雑音を除去することも重要な課題として残されている。また、その他の計測信号から雑音成分を低減するのも重要な課題である。 ここでは、信号の特徴成分を規則で記述しその特徴から信号を再合成することによる雑音除去などを行う研究を主に行っている。 現在,特徴を選択する規則の記述の改善および背景雑音が変化した場合についての対応,および,耐雑音性が高い,信号の特徴の時間変化成分の有効利用法,ニューラルネット等を用いた信号特徴の自動選択等の課題について主に取り組んでいる。
  • 音響信号による疲労予測, センサー等から得られる信号から、特徴成分を強調し、疲労予測特徴をより明確にする方法について試みている。手法としては、ケプストラム分析とケフレンシ方向のフィルタリング、および逆フィルタ法の有効な応用等の組み合わせで行う。
  • 雑音環境下の音声認識(Speech Processing Under the Noisy Environment), 現在広く用いられるようになってきている音声認識では,背景雑音や反響音などの悪影響が実用化の問題となっている。 通常は,こういう場合は適応フィルタなどを用いることが一般的であるが,ここでは極端な環境変化に対応するため,雑音重畳信号のスペクトル要素のうちもとの信号が残っている部分を規則的に選び出し,その部分の特徴を用いたパタン認識を行う。 現在、部分特徴の抽出の他、画像データ等を用いたマルチモーダル音声認識の検討およびデータベースの作成を検討している。, 1998年
  • 雑音環境下の信号強調(Signal Enhancement Under the Noisy Environment), 音声処理技術の中で極端に雑音が大きい所で発声された音声から雑音を除去することも重要な課題として残されている。また、その他の計測信号から雑音成分を低減するのも重要な課題である。 ここでは、信号の特徴成分を規則で記述しその特徴から信号を再合成することによる雑音除去などを行う研究を主に行っている。 現在,特徴を選択する規則の記述の改善および背景雑音が変化した場合についての対応,および,耐雑音性が高い,信号の特徴の時間変化成分の有効利用法,ニューラルネット等を用いた信号特徴の自動選択等の課題について主に取り組んでいる。, 1998年
  • 音響信号による疲労予測, センサー等から得られる信号から、特徴成分を強調し、疲労予測特徴をより明確にする方法について試みている。手法としては、ケプストラム分析とケフレンシ方向のフィルタリング、および逆フィルタ法の有効な応用等の組み合わせで行う。, 2004年

論文等

  • 2004年, 学内単一組織, 改良型スペクトル変形とウェーブレット変換を併用した雑音環境下信号認識の改善, 日本AEM学会誌, 2005年
  • 2004年, 学内単一組織, Improvement of the Speech Recognition under the Noisy Environment using Wavelet Transform, Proceedings of the International Congress on Acoustics (ICA 2004)
  • 2004年, 学内単一組織, .Improved methods of modification of spectral shape for speech under the noisy environment, Proceedings of the International Congress on Acoustics (ICA 2004), 2004年
  • 2004年, 学内単一組織, 重み付きケプストラムによる信号の特徴強調, 第14回 MAGDAコンファレンス 講演論文集, 2005年
  • 2004年, 学内単一組織, 雑音環境下信号認識におけるウェーブレットによる平滑化・強調併用法による改善, 第14回MAGDAコンファレンス講演論文集, 2005年
  • 2005年, 学内単一組織, 雑音重畳音声の極零強調法の改善, 日本AEM学会誌, 2006年
  • 2005年, 学内単一組織, Improvement of the Noisy Pattern Recognition using Wavelet Transform and Weighting Coefficients for Each Subblock, Proceedings of the 12th international Symposium on Interdisciplinary Electromagnetic, Mechanic, 2005年
  • 2005年, 学内単一組織, Cepstral Analysis of the Signals Obtained from Car Seat for the Prediction of Sleep in Sleep-wake State, Proceedings of the 12th international Symposium on Interdisciplinary Electromagnetic, Mechanic, 2006年
  • 2006年, 学内単一組織, The Smoothing of the Local Peaks of Spectral Envelopes on Selected Frequebcy Domain Using Cepstral Coefficients, Proceeding of the WESTPAC IX, 2006年
  • 2006年, 学内単一組織, Improvement of The Speech Recognintion Under The Noisy Environment Using Image Filters, Proceedings of the WESPAC IX, 2006年
  • 2006年, 学内単一組織, Noisy speech recognition using modification of spectral envelopes and smoothing and emphasis method by image filters, Proceedings of Fourth Joint Meeting: Acoustic Society of America and Acoustic Society of Japan, 2006年
  • 2006年, 学内単一組織, 入眠予兆のためのセンサ信号解析におけるスペクト ル平滑法の評価, 第15回 MAGDAコンファレンス 講演論文集, 2006年
  • 2006年, 学内単一組織, 雑音環境下信号パターン認識におけるスペクトル変形と画像フ ィルタ併用による改善, 第15回MAGDAコンファレンス講演論文集, 2005年
  • 2006年, 学内単一組織, 雑音環境音声信号処理への選択的スペクトル平滑化 の応用, 電子情報通信学会技術研究報告, 2006年
  • 2006年, 学内単一組織, Speech recognition under the noisy environment by Emphasis of the local peaks of spectral envelopes using nonlinear threshold functions, Proceedings of the Kyushu Youngnam Joint Conference on Acoustics 2007, 2007年
  • 2006年, 学内単一組織, Speech recognotion under the noisy environment using cepstral coefficients and improved weighting functions on quefrency domain, Proceedings of the Kyushu Youngnam Joint Conference on Acoustics 2007, 2007年
  • 2007年, 学内単一組織, Improvement of the speech recognition under the noisy environment using the savitzky-golay smoothing filter, Proceeding of the the 19th International Congress on Acoustics (ICA 2007), 2007年
  • 2007年, 学内単一組織, Improvement of the Noisy Pattern Recognition using Wavelet Transform and Weighting Coefficients for Each Subblock, International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2007年
  • 2007年, 学内単一組織, Evaluation of Signal Enhancement and Smoothing using Selected Smoothing Method and Frequency Warping, Proceedings of the 13th International Symposium on Applied Electromagnetics and Mechanics, 2007年
  • 2007年, 学内単一組織, 雑音環境下信号パターン認識におけるスペクトル変形と画像フィルタ併用による改善, 日本AEM学会誌, 2007年
  • 2007年, 学内単一組織, 快適シート技術, 自動車技術, 2008年
  • 2007年, 学内単一組織, 雑音環境音声認識におけるスペクトル規則変形の利用法の評価, 電子情報通信学会技術研究報告, 2006年
  • 2008年, 学内単一組織, 雑音環境下におけるウェーブレット波形分解による信号パターン認識の検討, 第17回MAGDAコンファレンスin 日立講演論文集, 2008年
  • 2008年, 学内単一組織, ウェーブレット変換による波形分解を用いた雑音環境信号パターン認識の改善, 第20回「電磁力関連のダイナミクス」シンポジウム講演論文集, 2007年
  • 2008年, 学内単一組織, 入眠予兆のための音響的信号利用の検討, 第20回「電磁力関連のダイナミクス」シンポジウム講演論文集, 2008年
  • 2008年, 学内単一組織, 雑音環境信号処理への組み合わせスペクトル変形法の利用, 第20回「電磁力関連のダイナミクス」シンポジウム講演論文集, 2008年
  • 2008年, 学内単一組織, 入眠検出のための体内音響信号の測定, 電子情報通信学会技術研究報告, 2008年
  • 2008年, 学内単一組織, 雑音環境音声認識におけるスペクトル変形併用法の検討, 電子情報通信学会技術研究報告, 2008年
  • 2008年, 学内単一組織, The basic measurement of the sound signal in human body for detect of sleepiness, Proceedings of the Youngnam-Kyushu Joint Conference on Acoustics 2009, 2009年
  • 2009年, 学内単一組織, The basic measurement of the sounds in human body for detecting the sleep-in sleep state, Proceeding of the 10th Western Pacific Acoustic Conference (CDROM), 2009年
  • 2009年, 学内単一組織, 入眠検出用の体内音響信号の測定(第二報), 電子情報通信学会技術研究報告, 2009年
  • 2010年, 学内単一組織, Detection of sleepiness using the sound signals inside the body and the hip pressure by piezoelectric sensors, Proceedings of the Kyushu-Youngnam Joint Conference on Acoustics 2011, 2011年
  • 2010年, 学内単一組織, Noisy speech recognition by speech enhancement using the averaged spectral envelopes of vocalic sounds, Proceedings of the Kyushu-Youngnam Joint Conference on Acoustics 2011, 2011年
  • 2010年, 学内単一組織, 入眠検出のための体内音特徴パラメータにおける低域強調法の検討, 日本音響学会2011年春季研究発表会講演論文集, 2011年
  • 2012年, 学内単一組織, 雑音重畳信号のスペクトル強調規則改善の検討, 第24回「電磁力関連のダイナミクス」シンポジウム講演論文集, 2012年
  • 2012年, 学内単一組織, 周波数軸強調とピーク強調を併用したロンバート音声の認識, 電子情報通信学会技術研究報告, 2012年
  • 2012年, 学内単一組織, 雑音環境下発生音響信号の解析における周波数変換法の利用, 第21回MAGDAコンファレンスin仙台講演論文集, 2012年
  • 2012年, Method of Revision of The Spectral Transition by Lombard Effect for Speech Recognition, Proceedings of the Kyushu-Youngnam Joint Conference on Acoustics 2013, 2013年
  • 2013年, 学内単一組織, The detection of the sleepiness from the sounds obtained inside of the body, Acoustical Society of America, Proceedings of Meetings on Acoustics, 2013年
  • 2013年, 学内単一組織, 体内音を用いた不快感情検出の検討, 電子情報通信学会技術研究報告, 2013年
  • 2013年, 学内単一組織, 体内音を用いた不快感情検出の検討(第二報), 日本音響学会2014年春季研究発表会講演論文集, 2014年
  • 2014年, 学内単一組織, The detection of unpleasant feeling using the spectral envelopes of the sounds obtained inside of the body with emphasis on the low frequency, Proceedings of the Kyushu-Youngnam Joint Conference on Acoustics 2015, 205, 2015年
  • 2014年, 学内単一組織, The trial manufacture of the microphone for measuring the sound inside of the body for detecting the sleepiness state, Proceedings of the Kyushu-Youngnam Joint Conference on Acoustics 2015, 206, 2015年
  • 2014年, 学内単一組織, 周波数変換法を利用した体内音を用いた不快感情検出の検討, 日本音響学会2014年秋季研究発表会講演論文集.1-Q-20, 2014年
  • 2014年, 学内単一組織, 体内音を用いた不快感情検出のための分析パラメータ次数の検討, 平成26年度電気・情報関係学会九州支部連合大会論文集, 2014年
  • 2014年, 学内単一組織, 体内音を用いた不快度検出の検討(第二報), 日本音響学会2015年春季研究発表会講演論文集.2-P-17, 2015年
  • 2015年, 学内単一組織, ウェーブレットスペクトルにおける閾値による重み付けを利用した耐雑音音声認識, 日本音響学会2015年秋季研究発表会講演論文集.1-Q-12, 2015年
  • 2015年, 学内単一組織, A Study of Noisy Signal Pattern Recognition using Method of Emphasizing Wavelet Coefficients for Reference Clean Signal Data, Proceedings of the 17th International Symposium on Applied Electromagnetics and Mechanics(ISEM 2015), PS2-42, 2015年
  • 2015年, 学内単一組織, 体内音を用いた快感予測の基礎的検討, 日本音響学会九州支部第11回学生のための研究発表会講演論文集, 2015年
  • 2015年, 学内単一組織, 肉伝導音声の音質改善に関する研究, 日本音響学会九州支部第11回学生のための研究発表会講演論文集, 2015年
  • 2015年, 学内単一組織, Relationship Between the Unpleasant Feeling and the Sounds from Inside of the Body, Proceedings of the 12th Western Pacific Acoustics Conference 2015, 744, 2015年
  • 2015年, 学内単一組織, 体内音の信号強調法の基礎的検討, 日本音響学会2016年春季研究発表会講演論文集.1-P-19, 2016年
  • 2016年, 学内単一組織, Study of Noisy Signal Pattern Recognition using Method of Emphasizing Wavelet Coefficients for Reference Clean Signal Data, International Journal of the Applied Electromagnetics and Mechanics Volume 52, Nos 3,4, 2016年
  • 2016年, 学内単一組織, Enhancement of the Speech from NAM Microphone Using Analysis-Synthesis Systems Using Cepstral Coefficients, Proceedings of the Youngnam-Kyusyu Joint Conference on Acoustics 2017, J-14 , 2017年
  • 2016年, 学内単一組織, Detection of the change of pleasant feelings when hearing music using the sound signals in the body, Proceedings of the Youngnam-Kyusyu Joint Conference on Acoustics 2017, J-16 , 2017年
  • 2016年, 学内単一組織, 耐雑音音声認識のための無雑音ウェーブレットスペクトル強調の閾値の基礎的検討, 日本音響学会2017年春季研究発表会講演論文集.1-Q-8, 2017年
  • 2016年, 学内単一組織, 異なる音楽聴取を行う場合の体内音による快感情検出の検討,, 電子情報通信学会技術研究報告, 2016年
  • 2016年, 学内単一組織, 体内伝導音の信号強調による音質改善の基礎的検討, 電子情報通信学会技術研究報告, 2016年
  • 2017年, 学内単一組織, 音環境変化によるロンバードの影響の基礎的検討, 日本音響学会2017年秋季研究発表会講演論文集, 2018年
  • 2017年, 学内単一組織, 定常雑音環境の質変化がロンバード効果に与える影響, 電子情報通信学会技術研究報告, 2017年
  • 2017年, 学内単一組織, ロンバード効果における聴取雑音の質の影響, 日本音響学会九州支部 第12回学生のための研究発表会講演論文集, 2017年
  • 2018年, 学内単一組織, Influence of the Quality of the Noise Giving for Lombard Effect, Proceedings of the 25th International Congress on Sound and Vibration (ICSV25) 207, 2018年
  • 2018年, 学内単一組織, 聴取雑音の周波数変化がロンバード効果に与える影響, 日本音響学会2018年秋季研究発表会講演論文集, 2018年
  • 2018年, 学内単一組織, 臀部センサ信号を用いた入眠予兆検出の検討, 日本音響学会2018年秋季研究発表会講演論文集, 2018年
  • 2018年, 学内単一組織, 聴取雑音の周波数特性の変化がロンバード効果に与える影響, 日本音響学会2019春季研究発表会講演論文集, 2019年
  • 2018年, 学内単一組織, 周波数変換スペクトルを用いた入眠予兆検出の研究, 第71回電気関係学会九州支部連合大会講演論文集
  • 2019年, 学内単一組織, Expression of the feelings to noise using cepstral parameters, Proceedings of the 23rd International Congress on Acoustics (ICA2019), 2019年
  • 2019年, A basic study of noisy signal pattern recognition using threshold methods of compression and emphasis on wavelet spectrum for clean and noisy signal data, Proceedings of the 19th international Symposiums on Applied Electromagnetics and Mechanics (ISEM2019), 2019年
  • 2019年, 学内単一組織, 有色雑音聴取時におけるロンバード効果の個人性検出, 電子情報通信学会技術研究報告, 2019年
  • 2019年, 学内単一組織, 聴取雑音の嗜好とロンバード効果の関係性, 日本音響学会2020年春季研究発表会講演論文集, 2020年
  • 2019年, 学内単一組織, 聴取雑音の周波数特性の変化がロンバード効果に与える影響(第二報), 日本音響学会九州支部 第13回学生のための研究発表会 講演論文集, 2019年
  • 2020年, 学内単一組織, マスクが日本語母音の発音に及ぼす影響の観測法, 電子情報通信学会技術研究報告, EA2020-54, 2020年
  • 2020年, 学内単一組織, マスクが日本語母音の発音に及ぼす影響の観測(第二報), 日本音響学会2020年春季研究発表会講演論文集, 2021年
  • 2020年, 学内単一組織, 日本語母音の発声にマスクが与える影響の基礎的研究, 日本音響学会 九州支部 第14回学生のための発表会講論集, 2020年

主要所属学会名

  • 日本音響学会
  • 日本AEM学会
  • IEEE
  • 電子情報通信学会
  • 電子情報通信学会,日本音響学会,日本AEM学会,IEEE
  • 日本音響学会
  • 日本AEM学会
  • IEEE
  • 電子情報通信学会
  • 日本音響学会
  • 日本AEM学会
  • IEEE
  • 電子情報通信学会
  • 日本音響学会
  • 日本AEM学会
  • IEEE
  • 電子情報通信学会
  • 日本音響学会
  • 日本AEM学会
  • IEEE

科学研究費補助金-課題

  • 人体疲労予測への音響信号の利用, 2006-2008, 代表
  • 人体疲労予測への音響信号の利用, 2006-2008, 代表
  • 人体疲労予測への音響信号の利用, 2006-2008, 代表
  • 大規模音響数値解析技術による建築音響シミュラークルデータベース構築, 2007-2009, 分担

共同研究・受託研究等-共同研究・受託研究等

  • 2006, 入眠予兆検知着座センサーによる居眠り運転防止技術の開発
  • 2007, 入眠予兆検知着座センサーによる居眠り運転防止技術の開発

社会貢献の業績

社会的活動等

  • 2008

国際研究プロジェクト

  • 2008


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