Publications

Journal Papers

丹治涼, 大村英史, 澤田隼, 桂田浩一:

RtMRIからの調音-音響変換における転置畳み込みニューラルネットワークの利用,

電子情報通信学会論文誌D, Vol. J106-D, No. 10, pp. 470—479, 2023年10月.

Tatsunori Hirai, Shun Sawada:

A Method for Calculating Melody Concatenation Cost based on BiLSTM,

Journal of Global Media Studies, Vol.31, pp.55—64, October 2022.

澤田隼, 深山覚, 後藤真孝, 平田圭二:

TransDrums: ドラムのフィルインとドラムパターン遷移確率に着目した2曲間のドラムパターン対応付け手法,

情報処理学会論文誌, Vol.61, No.4, pp.768—776, 2020年4月.

Tatsunori Hirai, Shun Sawada:

Melody2Vec: Distributed Representations of Melodic Phrases based on Melody Segmentation,

Journal of Information Processing, Vol.27, pp.278—286, March 2019.

澤田隼, 竹川佳成, 平田圭二:

スペクトログラムの階層的クラスタリングを用いたタイムスパン・セグメンテーション抽出について,

情報処理学会論文誌, Vol.59, No.3, pp.941—950, 2018年3月.

Conference Papers (Refereed)

1. 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.

Koki Maruyama, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada:

Speech Synthesis from IPA Sequences through EMA Data,

In Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), December 2024.

Honoka Hida, Shun Sawada, Kouichi Katsurada, Takuro Shibayama, Hidehumi 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.

Shun Sawada:

Symbolic-domain Musical Instrument Classification using Knowledge Distillation from Audio-teacher to Symbolic-student,

In Proceedings of European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2024), August 2024.

Shusuke Tohno, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada:

Exploration of Causal Networks in Large-Scale Data Using Nonlinear Dimensionality Reduction,

In Proceedings of NCSP2024, 29AM2-1-1, February 2024.

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), October 2023.

Hiroki Ito, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada:

Novel Instrumental Sound Creation Using Creative Adversarial Networks,

IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA), Demo session, October 2023.

Yuto Otani, Shun Sawada, Hidefumi Ohmura, Kouichi Katsurada:

Speech Synthesis from Articulatory Movements Recorded by Real-time MRI,

in Proceedings of Interspeech, August 2023.

Shun Sawada, Kazuyoshi Yoshii, Keiji Hirata,

Unsupervised Melody Segmentation Based on a Nested Pitman-Yor Language Model,

Workshop on NLP for Music and Audio (NLP4MusA), October 2020.

Shun Sawada, Satoru Fukayama, Masataka Goto, Keiji Hirata:

TransDrums: A Drum Pattern Transfer System Preserving Global Pattern Structure,

Proceedings of the 44th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2019), pp. 391—395, May 2019.

Shun Sawada, Yoshinari Takegawa, Keiji Hirata:

On Hierarchical Clustering of Spectrogram,

Proceedings of the 13th International symposium on computer music multidisciplinary research (CMMR 2017), No.43, pp.149—160, Porto, September 2017.

Conference Talks (Unrefereed)

大谷祐人，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

rtMRI で捉えた F0 制御に関わる動作の分析，

日本音響学会2024年秋季研究発表，2024年9月．

丸山虹樹，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

EMA データを中間情報とする IPA 系列からの音声合成，

日本音響学会2024年秋季研究発表，2024年9月．

廣瀬瑛絵，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

感情演技を伴う日本語オーディオビジュアルデータセットの作成，

日本音響学会2024年秋季研究発表，2024年9月．

藤田大介，桂田浩一，澤田隼，大村英史:

モダリティの観点から比較したMRミラーシステムに適する遠隔コミュニケーションの調査，

情報処理学会研究報告2023-HCI-206，pp.1—7 ，2024年1月．

東野秀祐，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

非線形次元削減法を用いた大規模データに対応する因果ネットワーク探索法，

人工知能学会第130回知識ベースシステム研究会，pp.24—29 ，2023年11月．

劉峰，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

StyleGANとマルチタスク学習を用いたテキストからの3D人体モデル作成，

情報処理学会第86回全国大会，4P-02，2024年3月．

大谷祐人，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

MRI正中矢状断面画像からのF0推定の可能性について，

日本音響学会2023年春季研究発表会，2-9-13，2023年9月．

杉本晃輔，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

StarGANv2-VCへの2D-1-2D構造適用による精度変化の検証，

日本音響学会2023年春季研究発表会，2-Q-44，2023年9月．

丸山虹樹，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

1次元畳み込みニューラルネットワークを用いたIPAからの調音運動データ生成，

日本音響学会2023年春季研究発表会，3-Q-38，2023年9月．

新見和也，澤田隼，桂田浩一，大村英史:

癒し効果を促す無生物バーチャルペットの感情表現手法，

情報科学技術フォーラム講演論文集 (FIT)，vol.22，no.3，pp.307—310，2023年8月．[FIT奨励賞]

三浦温樹, 澤田隼, 桂田浩一, 大村英史:

駄洒落を用いた授業動画集中力向上システムの提案，

2023年度人工知能学会全国大会，4T2-GS-10-03，2023年6月．

肥田歩華，澤田隼，桂田浩一，大村英史:

TransformerとVAEを用いたリズム構造に基づくコードチェンジと進行の自動生成，

第137回情報処理学会音楽情報科学研究報告，2023-MUS-137，pp.1—7，2023年6月．[学生優秀発表賞]

伊藤浩樹，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

Creative Adversarial Networksを用いた新たな楽音の生成，

第136回情報処理学会音楽情報科学研究報告，2023-MUS-136，pp.1—7，2023年3月．[学生奨励賞 Best New Direction]

佐藤駿，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

Vision Transformerの係数付き1bit化，

電子情報通信学会技術報告IBISML2022-90，pp.134—139，2023年3月．

大谷祐人，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

real-time MRI 調音運動データからの end-to-end 音声合成，

日本音響学会2023年春季研究発表会，2-8-9，2023年3月．

大谷祐人，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

real-time MRIで収録した調音運動に基づくend-to-end音声合成，

電子情報通信学会技術報告SP2022-41，pp.13—18，2023年3月．

青木伸和，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

Conformerを用いた早期結合型マルチモーダル音声認識モデルの提案，

電子情報通信学会技術報告SP2022-28，pp.8—13，2022年10月．

丹治涼，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

RtMRIデータからの調音-音響変換における転置畳み込みニューラルネットワークの利用，

日本音響学会音声研究会，電子情報通信学会技術報告EA2022-27，pp.69—74，2022年7月．

福田拓朗，澤田隼，大村英史，桂田浩一，山尾元陽，入部百合絵，田口亮，新田恒雄:

音節列想起時EEGを用いた音節の高低アクセント識別，

2022年度人工知能学会全国大会，2G6-OS-18b-03，2022年6月．

澤田隼:

信号教師モデルから記号生徒モデルへの知識蒸留を用いた演奏音符列を対象とした楽器分類，

情報処理学会第83回全国大会, 5D-04, pp.1—2, 2022年3月.

川村茂修，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

線画の自動着色モデルに対するセマンティックセグメンテーション画像の活用，

情報処理学会第83回全国大会, 6ZG-04, pp.1—2, 2022年3月. [学生奨励賞]

倉崎大輔, 大村英史, 澤田隼, 東条敏, 桂田浩一:

和声構造を表現した木の改変によるリハーモナイゼーションシステム,

第133回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2022-MUS-133, No.4 pp.1—5, 2022年1月．[学生奨励賞 Best Application]

深代勇樹, 大村英史, 澤田隼, 桂田浩一:

ドメイン敵対的ニューラルネットワークを用いた対数周波数スペクトログラム上の音色変換,

第133回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2022-MUS-133, No.5, pp.1—8, 2022年1月．[学生奨励賞 Best Research]

川村茂修，澤田隼，大村英史，桂田浩一:

深層学習を用いた線画の自動着色モデルにおけるセグメンテーション画像の活用,

コミック工学研究会第6回研究発表会, pp.37—42, 2021年11月.

平井辰典, 澤田隼:

接続コストに基づく後続メロディ候補の提示によるメロディ打ち込み支援インタフェース,

第132回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2021-MUS-132, No.13, pp.1—10, 2021年9月．

飯山智晴, 澤田隼, 大村英史, 桂田浩一:

IPAを介した音素－調音データ変換のためのIPA継続長推定手法の検討,

日本音響学会2021年秋季研究発表会, 1-8-12, 2021年9月．

青柳裕介, 鈴木美穂子, 外崎明子, 田畑耕治, 桂田浩一, 大村英史, 澤田隼:

周波数ピーク推定手法に基づくいびき様肺雑音の検出,

第20回情報科学技術フォーラム (FIT2021), G-007, 2021年8月．

平井辰典, 澤田隼:

LSTMを用いたメロディ素片間の接続コストの算出,

第131回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2021-MUS-131, No.41, pp.1—7, 2021年6月．

澤田隼, 深山覚, 後藤真孝, 平田圭二:

ドラムパターンの大域的構造と音響特徴量パラメタの相互作用,

第122回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2019-MUS-122, No.10, pp.1—6, 2019年2月.

澤田隼, 竹川佳成，平田圭二:

GTTMの大域的情報を考慮した音響信号の分節の最適化 - 記号と信号処理の相互作用フレームワークの構築に向けて -,

情報処理学会第81回全国大会, 5D-07, pp.1—2, 2019年3月.

澤田隼, 深山覚, 後藤真孝, 平田圭二:

大域的構造を考慮したドラムパターンの差し替えシステム,

第119回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2018-MUS-119, No.43, pp.1—7, 2018年6月.

平井辰典, 澤田隼:

GPRに基づくメロディセグメンテーションによるフレーズの分散表現の獲得,

第119回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2018-MUS-119, No.43, pp.1—8, 2018年6月．[情報処理学会山下記念研究賞]

澤田隼, 竹川佳成, 平田圭二:

音楽音響信号の階層的クラスタリングを用いたGTTMタイムスパン木の抽出法について,

情報処理学会第80回全国大会, 3N-07, pp.1—2, 2018年3月.

澤田隼, 竹川佳成, 平田圭二:

記号と信号処理の相互作用フレームワークの構築に向けたGTTMの大域的構造を考慮した音響信号の分節の調整,

第118回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2018-MUS-118, No.20, pp.1—6, 2018年2月. [情報処理学会山下記念研究賞]

澤田隼, 竹川佳成, 平田圭二:

音楽音響信号を対象としたスペクトログラムの階層的クラスタリングを用いたグルーピング構造の抽出について,

第114回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2017-MUS-114, No.7, pp.1—8, 2017年2月.

澤田隼, 竹川佳成, 平田圭二:

音楽音響信号を対象とするGTTM 的アプローチによるグルーピング構造の抽出について,

第111回情報処理学会音楽情報科学研究報告, 2016-MUS-111, No.23, pp.1—6, 2016年5月. [学生奨励賞]

Grant

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究（Ａ）研究分担者

構成論的アプローチによる進化音楽学の構築

35,300,000 円 (2025年度～2029年度)

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究研究代表者

音響信号の知識を暗黙的に反映した音符列を対象とした楽器分類モデルの構築

3,200,000 円 (2024年度～2026年度)

共響のひろがりプロジェクト

500,000円 (2023年度)

日本学術振興会特別研究員

音楽情報信号を対象とした階層的順序構造の獲得

1,700,000 円 (2019年度～2020年度)

Awards / Qualifications

情報処理学会山下記念研究賞

情報処理学会より，研究会における研究発表のうちから特に優秀な論文の発表者に与えられる山下記念研究賞を受賞 (2018年)

公立はこだて未来大学賞

公立はこだて未来大学より，本学の評価向上に大きく寄与した者に対して与えられる未来大学賞を受賞 (2017年)

情報処理学会音楽情報科学研究会学生奨励賞

情報処理学会音楽情報科学研究会より，最も将来性のある研究に与えられる学生奨励賞を受賞 (2016年)

Mashup Awards 11 ハッカソン

Web開発者が自ら開発したWebサイトやスマートフォンのアプリケーション等の技術，デザイン，アイデアを競い合うコンテストであるMashup Awards 11の北海道予選において，最優秀賞を受賞 (2015年)

IPA 独立行政法人情報処理推進機構基本情報技術者試験

高度IT人材となるために必要な基本的知識・技能をもち，実践的な活用能力を身に付けた者である (2013年)