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スマートシステム学科 > 教員紹介 > 三谷 康夫

スマートシステム学科 教員紹介
Department of Smart System

三谷 康夫(みたに やすお)

【職名】

教授

【学位】

工学博士

【専門分野】

信号処理

【担当科目】

計測工学、電子制御Ⅰ、電子制御Ⅱ、人工知能、確率統計など

【メッセージ】

我々が日常で遭遇する様々な現象は、複雑で不確定なものが多いことに気づきます。例えば、音声などの音響信号、脳波、電磁雑音などが挙げられます。これらの信号の中から重要な信号を抽出したり、未来の値を予測できれば、様々な分野で役立つことになります。音声認識の認識率向上など、応用分野は多岐にわたります。

■対象騒音と暗騒音を分離

環境騒音の測定において、例えば道路交通騒音や鉄道騒音などを対象に測定を行う場合に、対象騒音以外の暗騒音(背景に存在する雑音)も一緒に測定する場合が生じます。このような場合、何らかの方法で、対象騒音と暗騒音を分離しなければ、環境騒音へのそれらの寄与が客観的に評価できなくなります。そこで、本研究室では、対象騒音と暗騒音を分離する手法を提案しています。この手法の応用として、道路交通騒音などが室内に混入してきたときに、テレビの音声が聞きづらいなどの騒音問題を評価するための有効な方法となります。

室内音響測定


■脳波を用いて音楽曲調の感性を評価

人間の喜怒哀楽などの感情を評価するとき、今まで、アンケートやインタビューなどを用いた評価方法がしばしば採用されています。我々は、人間の感情を何らかの計測値をもとに定量的に把握する方法はないかと考えました。そこで、脳波に着目し、これを計測することによって、人間の感性要素(「怒り/ストレス」「喜び」「悲しみ」「リラックス」)に関する特徴量を捉える方法を採用しました。この方法は感性スペクトル解析法と呼ばれています。本研究室では、例えば、短調から長調に変化するなどの音楽の曲調によって感性スペクトルがどのように変化するかを研究している。さらに、匂いなどの評価の問題に挑戦しています。


脳波の測定


■ニューラルネットワークを用いて音響システムを解析

人間の脳の神経伝達網の機能をモデル化したニューラルネットワークが様々な分野で利用されるようになっています。我々は、複雑な音環境の評価に直結した音響信号の予測やシステムの解析にニューラルネットワークを利用することを研究しています。例えば、交通信号の周期性を考慮して、不規則に変動する騒音を予測する方法を提案しています。さらに、システムの特性が時間的に変化するような場合にも、柔軟に適応できる評価法なども提案しています。提案した手法は、医療などの分野にも適用できる普遍的な手法であり、音響以外の分野にも利用したいと考えています。

騒音レベルの測定


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