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2025年11月にベトナムのダラットで開催された International Conference on Knowledge and Systems Engineering（KSE 2025）にて、共著論文2件が発表されました。 Kohei Tsuchida, Shun Sawada, Kouichi Katsurada and Hidefumi Ohmura, “Analysis of Section-Wise Syllable Usage and Its Relationship to Instrumentation in J-POP A Cappella Arrangements,” In Proceedings of International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), November 2025. Daichi Hoshikoshi, Shun Sawada, Kouichi Katsurada, Satoshi Tojo and Hidefumi Oh

2025年9月にイタリアのシチリア島で開催された European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2025) において、澤田隼が以下の研究発表を行いました。 Shun Sawada, “Contrastive Audio-MIDI Learning for Symbolic-domain Musical Instrument Classification,” In Proceedings of EUSIPCO 2025, pp.426–430, September 2025. この研究では、MIDIなどの記号音楽データから演奏楽器を推定する問題に取り組んでいます。MIDIデータは音高やリズムなどの演奏情報を含みますが、音響信号のような音色情報は直接含んでいません。そこで、音響信号とMIDIデータを対応付けて学習することで、音響情報に由来する楽器性の手がかりを記号音楽モデルへ取り込むことを目指しました。 記号音楽データにおける「楽器らしさ」がどのような構造的特徴から生じるのかを考えることは、楽器分類だけ

2025年7月にオーストリアのグラーツで開催された Sound and Music Computing Conference（SMC 2025）にて、Electronic Dance Music（EDM）のサブジャンル分類に関する共著論文が発表されました。 Rintaro Uryu, Shun Sawada, Kouichi Katsurada, and Hidefumi Ohmura, “Electronic Dance Music Subgenre Classification Using Multi-Teacher Knowledge Distillation with Heterogeneous Features,” In Proceedings of Sound and Music Computing Conference (SMC), pp.34–40, July 2025.

2025年4月にインドのハイデラバードで開催された The International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing（ICASSP 2025）にて、real-time MRI（rtMRI）調音データからの音声合成に関する共著論文が発表されました。 Yuto Otani, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada, “Investigating F0 Estimation in Speech Synthesis from Real-time MRI Articulatory Data,” In Proceedings of the 50th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), April 2025.

2025年度より、日本工業大学 情報メディア工学科にて音メディア知能研究室がスタートしました。 [研究室サイトで読む]

2024年9月にイギリスのオックスフォードで開催された International Conference on AI and Musical Creativity（AIMC 2024）にて、旋律和声付けに関する共著論文が発表されました。 Honoka Hida, Shun Sawada, Kouichi Katsurada, Takuro Shibayama, Hidefumi Ohmura, “Flexible Melody Harmonization with Rhythmic Complexity based on Cognitive Music Theory,” In Proceedings of the International Conference on AI and Musical Creativity (AIMC), September 2024.

2024年8月にフランスのリヨンで開催された European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2024) において、澤田隼が以下の研究発表を行いました。 Shun Sawada, “Symbolic-domain Musical Instrument Classification using Knowledge Distillation from Audio-teacher to Symbolic-student,” In Proceedings of EUSIPCO 2024, pp.191–195, August 2024. 本研究では、MIDIなどの記号音楽データを対象とした楽器分類に取り組みました。記号音楽データは音高やリズム、和音構造などの情報を含む一方で、音響信号が持つ音色情報は直接含んでいません。そこで、音響信号を入力とする教師モデルから、記号音楽データを入力とする生徒モデルへ知識を転移する Knowledge Distillation の枠組みを用い、音響情報に基づく楽器性の手がかりを

2023年10月にニューヨークのニューパルツで開催された IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics（WASPAA 2023）にて、音楽情報処理に関する共著研究2件が発表されました。 Kenta Ogawa, Shun Sawada, Kouichi Katsurada, Hidefumi Ohmura, “Automatic Detection of Poor Tone Quality in Classical Guitar Playing Using Deep Anomaly Detection Method,” In Proceedings of IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA), pp.386–390, October 2023. Hiroki Ito, Shun Sawada, Hidefumi Ohmu

2023年8月にアイルランドのダブリンで開催された Interspeech 2023 にて、real-time MRI（rtMRI）で記録された調音運動からの音声合成に関する共著論文が発表されました。 Yuto Otani, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada, “Speech Synthesis from Articulatory Movements Recorded by Real-time MRI,” In Proceedings of Interspeech, pp.127–131, August 2023.