東京大学大学院新領域創成科学研究科

PROSPECTUS

教員紹介

伊藤 信貴 (いとう のぶたか/特任講師/基盤科学研究系)

複雑理工学専攻/複雑システム講座/機械学習・信号処理・音源分離

略歴

  • 2007.03 東京大学 工学部 計数工学科 卒業
  • 2009.03 東京大学大学院 情報理工学系研究科 修士課程 修了
  • 2012.03 東京大学大学院 情報理工学系研究科 博士課程 修了
  • 2009.09 - 2010.08 日仏共同博士課程 派遣学生(仏・INRIA Rennesを訪問)
  • 2012.04 - 2021.01 日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所 勤務(2012.04 - 2017.06: 研究員、2017.07 - 2020.06: 研究主任、2020.07 - 2021.01: 主任研究員)
  • 2019.03 - 2020.03 英・ケンブリッジ大学 Visiting Industrial Fellow
  • 2021.02 - 現職

教育活動

研究活動

 マイクロホンで収録した観測信号には所望の信号だけでなく他の様々な雑音も含まれるが、このような雑音は音質・明瞭性の劣化、音声認識性能の劣化といった問題を引き起こす。これに対し我々は、観測信号から雑音を除去して所望の信号を取得する信号強調技術として、混ざった音を一つひとつの音に分離する音源分離(文献1)、2))、オフィスの空調やカフェのガヤガヤ等のあらゆる方向から到来する雑音を除去する拡散性雑音除去(文献3)、4))、壁や天井での反射により生じた残響を除去する残響除去(文献5))などの研究を行ってきた。また関連して、音源の方向を推定する到来方向推定(文献6))、音源分離においていくつの音に分離すべきかを推定する音源数推定(文献7))、会話音声において「いつ誰が話したか」を推定するダイアリゼーション(文献8))などの研究も行ってきた。
 さらに、センサで観測された混合信号から複数の信号源の変化する状態を同時トラッキングする研究(文献9))も行っている。

文献

  • 1) N. Ito, R. Ikeshita, H. Sawada, and T. Nakatani, "A Joint Diagonalization Based Efficient Approach to Underdetermined Blind Audio Source Separation Using the Multichannel Wiener Filter," IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, DOI: 10.1109/TASLP.2021.3079815, 2021.
  • 2) N. Ito, S. Araki, and T. Nakatani, "Complex Angular Central Gaussian Mixture Model for Directional Statistics in Mask-Based Microphone Array Signal Processing," in Proc. EUSIPCO, Budapest, Hungary, Aug. 2016, pp. 1153 - 1157.
  • 3) N. Ito, H. Shimizu, N. Ono, and S. Sagayama, "Diffuse Noise Suppression Using Crystal-Shaped Microphone Arrays," IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 19, no. 7, pp. 2101 - 2110, Sep. 2011.
  • 4) N. Ito, E. Vincent, T. Nakatani, N. Ono, S. Araki, and S. Sagayama, "Blind Suppression of Nonstationary Diffuse Acoustic Noise Based on Spatial Covariance Matrix Decomposition," Journal of Signal Processing Systems, vol. 79, pp. 145 - 157, May 2015.
  • 5) N. Ito, S. Araki, T. Yoshioka, and T. Nakatani, "Relaxed Disjointness Based Clustering for Joint Blind Source Separation and Dereverberation," Proc. IWAENC, Juan-les-Pins, France, Sep. 2014, pp. 268 - 272.
  • 6) N. Ito, E. Vincent, N. Ono, and S. Sagayama, "Robust Estimation of Directions-of-Arrival in Diffuse Noise Based on Matrix-Space Sparsity," Research Report, INRIA, RR-8120, hal-00746271, Oct. 2012.
  • 7) N. Ito, S. Araki, and T. Nakatani, "Permutation-free Clustering of Relative Transfer Function Features for Blind Source Separation," Proc. EUSIPCO, Nice, France, Aug. 2015, pp. 409 - 413.
  • 8) N. Ito, S. Araki, M. Delcroix, and T. Nakatani, "Probabilistic Spatial Dictionary Based Online Adaptive Beamforming for Meeting Recognition in Noisy and Reverberant Environments," Proc. ICASSP, New Orleans, USA, Mar. 2017, pp. 681 - 685.
  • 9) N. Ito and S. Godsill, "A Multi-Target Track-Before-Detect Particle Filter Using Superpositional Data in Non-Gaussian Noise," IEEE Signal Processing Letters, vol. 27, pp. 1075 - 1079, Jun. 2020.

その他

  • 2021 - 現在 Guest Associate Editor in Signal Processing Theory, Frontiers in Signal Processing
  • 2020 - 現在 IEEE Signal Processing Society (SPS) Audio and Acoustic Signal Processing (AASP) Technical Committee (TC) Member and EDICS Subcommittee Vice Chair
  • 2021 WASPAA2021 area chair
  • 2021 ICASSP2021 area vice chair (AUD-SEN)
  • 2021.01 国際会議EUSIPCOにてtutorial実施 (Nobutaka Ito and Hiroshi Sawada, "A Unified Framework for Underdetermined and Determined Blind Audio Source Separation," tutorial at EUSIPCO2020, Jan. 2021, available online at https://www.youtube.com/watch?v=atHaLR1P6iM.)
  • 2013/2015/2016/2018 Fourth/fifth/sixth/seventh community-based Signal Separation Evaluation Campaign (SiSEC2013/2015/2016/2018) Committee Member
  • 2010 LVA/ICA2010 Local Organisation Committee Member

  • IEEE Senior Member、日本音響学会 会員

将来計画

限られた教師データを用いた弱教師付き機械学習の理論・アルゴリズム創出、および音響信号等の実データ処理への応用を推進する。

教員からのメッセージ

信号処理と機械学習を融合して斬新な研究を行っていきたいと思っています。柔軟な発想を持つ若い学生の皆さんと議論できるのを楽しみにしています。