音声や音楽データを主な対象として、そこから個人性や身体性などの新たな情報を抽出して、それらデータに付加価値を与える方法を研究します。本研究では学習機械を応用しますが、次の二点について頑健化をはかることを目指します。
①多様な情報ラベルを対象とする。
②一部のデータにしか情報ラベルが付与されない状況で学習する。
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■グループ構成員
松井 知子
教授（モデリング研究系）／研究グループ代表
小山 慎介
助教（数理・推論研究系）
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