国際会議参加報告 (ICME 2003)
北原 鉄朗(2 lecture sessions, 2 poster sessions)
MSCP: Multimedia Security and Content Protection(2 lecture sessions, 2 poster sessions)
MA: Multimedia Applications(2 lecture sessions, 1 poster session)
VRI: Virtual Reality and 3D Imaging(1 lecture session, 1 poster session)
MCSA: Multimedia Computing Systems and Appliances(1 lecture session)
MSRI: Multimedia Standards and Related Issues(1 poster session)
ICASSP:ICASSP Presentation(12 poster sessions)

1 はじめに
本報告書では ，International Conference on Multime-

dia & Expo (ICME 2003) の発表内容や会議全体の様子などについて報告する．ただし ，報告内容は ，報告者の研究上の興味に多分に依存していることを ，あらかじめ断っておく．

2 会議の概要
会議名：International Conference on Multimedia &Expo

主催団体：IEEE

開催日程：2003 年 7 月 6 日〜9 日
開催場所：Baltimore, MD, USA

過去の開催実績：New York, Tokyo, Lausanne を経

このように，画像・音響処理からヒューマン・マシン・イて ，今回が 4 回目

ンタラクション ，マルチメデ ィアセキュリティ，バーチャ

投稿件数・発表件数：投稿件数 760 件中 440 件採録

ルリアリティまで ，カバーする分野は非常に幅広かった ．
また，上記 11 種類に分類された全 72 セッションには ，よ（オーラル・ポスター・スペシャルセッション含む）．
上記の他，ICASSP からの振り替え発表 150 件

り詳細な名前がつけられていた．たとえば ，音楽情報処理に最も関係の深いであろう

AIVP セッションにつけられていたセッション名は ，以下の通りである．

3 会議全体の分野の傾向

AIVP-L1: Speech and Audio Processing I
AIVP-L2: Authentication and Recognition
AIVP-L3: Image/Video Rendering/Synthesis
AIVP-L4: Source and Channel Coding
AIVP-L5: Image Coding and Enhancement
AIVP-L6: Image/Video Indexing and Retrieval
AIVP-L7: Video/Image Tracking
AIVP-L8: Face Analysis and Modeling
AIVP-L9: Fast Algorithm for Video Processing
AIVP-P1: Image Processing I
AIVP-P2: Image Processing II
AIVP-P3: Image Compression
AIVP-P4: Coding and Noise Removal
AIVP-P5: Speech and Audio Processing II

本会議は ，マルチメデ ィアに関する学術的な研究や産業的な技術開発すべてを扱う国際会議である ．プ ログ ラムは ，次のセッションで構成されていた：

AIVP:

Audio, Image and Video Processing(9 lecture sessions, 9 poster sessions)
MCN: Multimedia Communication and Networking(6 lecture sessions, 7 poster sessions)
MD: Multimedia Database(6 lecture sessions, 4 poster sessions)
MHMII: Multimedia Human-Machine Interface andInteraction(3 lecture sessions, 1 poster session)
HSMS: Hardware and Software for Multimedia Systems
1

AIVP-P6: Image Classication and Detection
AIVP-P7: Image Compression and Modeling
AIVP-P8: Speech and Audio Processing III
AIVP-P9: Motion Estimation

Proceeding Vol. I

MD-L1.3 Anchor Space for Classication and Simi-

larity Measurement of Music (pp.29{32)MD-L1.4 Automatic Singer Identication (pp.33{36)MHMII-L1.5 A Hybrid Music Retrieval Systemusing Belief Networks to Integrate Multimodal
Queries and Contextual Knowledge (pp.57{60)
AIVP-L1.1 A Statistical Multidimensional Human
Transcription using Phone Level Hidden Morkov
Models for Query by Humming Systems (pp.61{64)MA-P1.4* A Fast Search Algorithm for Background
Music Signals based on the Search for Numerous
Small Signal Components (pp.165{168)MD-P1.4 Content-based Retrieval of Music in Scalable Peer-to-peer Networks (pp.309{312)
AIVP-P5.4 Inferring Control Inputs to an Acoustic
Violin from Audio Spectra (pp.733{736)

AIVP-L1, -P5,-P8) に対して ，画像・映像系が 10 セッション (AIVPL3, -L5, -L6, -L7, -L8, -P1, -P2, -P3, -P6, -P7)
これを見ると，音響系が 3 セッション (と ，発表内容が画像・映像系に偏っていることがわかる．
全体を通しても，画像・映像系の発表が多く，音響系の発表は非常に少なかった ．
また ，マルチメデ ィア・アノテーションやマルチメディ
ア検索などと関係が深いと思われる

MD セッションには ，以下のセッション名がつけられていた ．

MD-L1: Automatic Indexing
MD-L2: Multimedia Learning
MD-L3: Multimedia Retrieval
MD-L4: Multimedia Semantics
MD-L5: Summarization
MD-P1: Content-based Retrieval
MD-P2: Multimedia Indexing
MD-P3: Video Analysis
MD-P4: Segmentation, Summarization and Struc-Proceeding Vol.II

MD-L3.2 Towards Intelligent String Matching inQuery-by-humming Systems (pp.25{28)
AIVP-P8.2 HMM-based Music Retrieval using
Stereophonic Feature Information and Framelength Adaptation (pp.713{716)
AIVP-P8.8 Conventional and Periodic N-grams in
the Transcription of Drum Sequences (pp.737{740)turing以上から ，マルチメデ ィアを対象とした検索やアノテー
ション ，インデキシングは ，かなり広く研究されていることがわかる．特に ，「 Multimedia Semantics 」という言葉

Proceeding Vol.III

がセッション名となっていることは特筆すべきことであろ

AIVP と同じように ，これらのセッション

ICASSP-9.1* Parametric Vector Quantization forう．ただし ，Coding Percussive Sounds in Music (pp.193{196)
ICASSP-10.1* Pitch and Timbre Manipulations using Cortical Representation of Sound (pp.381{384)
ICASSP-10.2* Multidimensional Humming Transcription using a Statistical Approach for Queryby Humming Systems (pp.385{388)
ICASSP-10.3* Application of Pitch Tracking toSouth Indian Classical Music (pp.389{392)
ICASSP-10.8* Musical Instrument Identication
based on F0-dependent Multivariate Normal Dis-の多くは画像・映像系の研究であり，音響系の発表は非常に少なかった ．

4 音楽情報処理に関する研究発表
前節で述べたように ，会議全体における音響系の発表は非常に少なかったが ，音響系の発表のなかの音楽関連の発表の割合は ，他の会議に比べて高く，15 件の音楽関連の発表があった（ うち 6 件が ICASSP からの振り替え発表）．
以下に ，音楽関連の発表題目を列挙する．

2

tribution (pp.409{412)

符数がかならず L 個でなければならないという制限* ICASSP からの振り替え発表がある．また ，音の順序のみが考慮され ，時間的な情報は一切考慮されていない（ たとえば 小節の先頭にBD が来ることが多いという傾向は ，この枠組みでは

5 音響系の発表内容（報告者が拝聴したものを直接的には表現できない）．この点について意見を求めたところ，「今後の課題」とのこと ．この Periodic

中心に）-gram と通常の -gram とを組み合わせることで誤認識を削減したと報告しているが ，Fill-in の多い曲N

ここでは ，音響系の研究発表について ，報告者が拝聴したものに的を絞り ，発表の内容を簡単に紹介する ．ただに対してはあまり有効には働かない可能性が高いと思し ，ここに書かれた内容は発表を聞いて理解した事柄であわれる．

り，Proceeding に掲載されている論文を十分に読んだわ

ICASSP-9.1* Parametric Vector Quantization for

けではない．そのため ，多少の誤解等があるかもしれない

Coding Percussive Sounds in Music (Vol.III,pp.193{196)

ことをあらかじめ断っておく．

5.1

N

ド ラム演奏の音楽音響信号に対する伝送ロスの解消法

音楽関連を提案．あらかじめド ラム演奏に対してクラスタリン

AIVP-P5.4 Inferring Control Inputs to an Acoustic

グを行って ，各クラスタ（ BD ，SD など に相当）のViolin from Audio Spectra (Vol.I, pp.733{736)

コードブック（ 各クラスタを代表する特徴ベクトル ）バイオリンでは ，同じ音高でもどの弦のどの場所を弾を転送することで ，伝送ロスし たフレ ームをコードいたかで音色が変化する．この「どの弦のどの場所をブックで代用する，というのが基本的なアイデ ィア ．

弾いたか」を識別するのがこの研究の目的．非常に難「 楽音が混じ った場合に対するア イデ ィアはあるか 」

しいようだが ，正しい音高を与えればそこそこうまくと訪ねたところ，「現在はない」とのこと ．

いくようだ ．この技術は ，バイオリン演奏指導などに有用と述べていたようだが ，具体的な展望は不明．

AIVP-P8.2 HMM-based Music Retrieval using

Stereophonic Feature Information and Framelength Adaptation (Vol.II, pp.713{716)Query-by-humming システム実現のために ，(1) ステ
レオ音響信号からの メロデ ィの取り出しと (2) メロ

5.2

音声と音楽の識別

ICASSP-1.9* A Fusion Study in Speech/Music

ディの時間軸方向の伸縮による適応を検討．メロディ

Classication (Vol.I, pp.409{412)の取り出しは ，定位が中央の信号を取り出し フ ィル

音声／音楽の識別．
「実験にはど のような音楽を用いター処理によりベースを削除することで実現．
「ド ラたか」と訊ねたところ，「クラシックからロックまでイブ中に FM ラジオから聞こえた気になる曲を検索」

さまざ ま」とのこと ．これには歌ものも含まれるようというシチュエーションを想定しているらしく，携帯で ，歌ものの音楽が音声に誤認識されることもあると電話を通して humming した場合も扱っている．のこと ．

AIVP-P5.7 Audio Classication based on Maximum

AIVP-P8.8 Conventional and Periodic N-grams inEntropy Model (Vol.I, pp.745{749)the Transcription of Drum Sequences (Vol.II,pp.737{740)
ド ラムパターンの -gram によるモデル化を検討 ．
ド ラ ム パ タ ーン の 周 期 性を 考 慮 すべ く ，Periodic-grams を 提 案 ．こ れ は ， ( 2) 個 間 隔 で gram を 計算する（ すなわ ち ， = 8 = 3 なら( k j k;16 k;8 ) ）ものであるが ，これでド ラムパ
ターンの周期性をとらえるには ，1 周期パターンの音

上記と同様に音声／音楽の識別．上記と同様に「実験にはど のような音楽を用いたのか」と訪ねたところ，

NNLw

ことで ，
「さまざ まなジャンルが含まれている」とのN

Lp w「さまざ まなミュージックビデオから拝借した」とのこと ．
「歌ものの音楽が含まれると識別は難しいのでNは」と訊いたところ，「 singing と speech の識別には

whigh zero-crossing rate ratio が効く」とのこと ．

3

5.3

6 報告者自身の発表について

音声関連

AIVP-P5.9* Modeling Prosody for Language Iden-

報告者は，Musical Instrument Identication based on

F0-dependent Multivariate Normal Distribution という題目で発表した (Vol.III, pp.409{412) ．これは ，SARS の影響により中止になった ICASSP 2003 の振り替えとして ，ポスターセッションで発表した ．80 分のセッションtication on Read and Spontaneous Speech (Vol.I,pp.753{756)

音声から言語を同定する問題を検討．タイトルにもある通り ，read speech と spontaneous speech の両方を扱っている．しかし ，read speech では ，英語・フラであったが ，質問の多くは ，「特徴量は何を使っているのンス語・ド イツ語・イタリア語・スペイン語の 5 言語か」
「このデータベース (RWC-MDB-I-2001) は ，どのよう（ポスターではこれに日本語が加えられていた）からな内容か（単音か混合音か ，など ）」「このデータベースは正しい言語を選ぶという問題設定だが ，spontaneous

誰でも入手可能なのか」のどれかであった ．

speech では，pair identication（リーグ戦式に任意の2 言語を識別する）であった ．なぜこのような問題設定にしたのかを訊ねたところ，「 spontaneous speech

7 感想|{まとめに代えて||で多クラス識別をするのは現時点では難し すぎ るか

本会議に参加してまず思ったのは ，発表件数に比べて参ら」とのこと ．また ，「この結果は他の関連研究と比加者数がそれほど 多くないということである．正確なデー較して ，どの程度うまくいっていると判断すればよい

タはないが ，特にポスターセッションでは純粋な聴衆はのか」と訊ねたところ，「比較は難しい」とのこと ．

少なかったのではないかと思われた．また ，オーラルセッ

ICASSP-1.7* Hidden Morkov Model-based Speechション（レクチャーセッション）においても，聴衆こそいる

Emotion Recognition

ものの議論があまり活発でなかったように見受けられる．

音声に含まれる感情の認識を検討．特徴量は，average

中には ，聴衆からの質疑が全くなく，座長も質問せずにそpitch など の pitch related features と relative maximum of derivation of energy などの energy relatedfeatures を使用．データベースは acted emotions とspontaneous emotions の 2 種類を用意．acted emotions 対 象に 約 86%の 認 識 率を 実 現 ．spontaneousemotions に ついては「 今回の 発表までは 間に 合わなかった」とのこと ．spontaneous emotions の認識のまま発表が終わるケースすらあった．これは ，カバーする分野の広さも関係があろう．もう 1 つ感じたことは ，上にも述べたが ，マルチメデ ィアにおける画像・映像系の偏重である．上でも指摘したように ，画像・映像系の発表は非常に多かったが ，音響系は少なかった（音響系の発表はデモがしにくいということも関係があるかもしれない．音響系とは異なり，画像検索などの発表では ，ポスターに大きく検索結果が印刷され非常にインパクトがあった）．マはかなり難しいようだ ．

ICASSP-9.2* HMM-Neural Network Monophone

ルチメディアを語る上で音楽が重要なファクターになって

Models for Computer-based Articulation Training
for the Hearing Impaired (Vol.III, pp.197{200)

くることは明らかであるから ，音楽関連の発表も徐々に増えていくことだろう．

聴覚機能の弱い人のための発音トレーニングシステム

本会議は ，近年始まったばかりで ，会議の性格や方向性について検討．ここでは ，特に母音の発音について検が定まっていくのはこれからである．音楽関連の発表が増討していた．自分の発声に対する第 1 フォルマントとえ ，さらに音楽関連の発表を目当ての聴衆が増え ，音楽情第 2 フォルマントをリアルタイムに可視化し ，簡単に報科学研究者にとって ，本会議が \はずせない" 会議の 1

自分の発声の良し 悪しを確かめられるデモがあった ．

つとなることを願う．

「我々の大学の研究者に ，日本人学習者のための英語発音教示の研究をし ている人がいる」と伝えたところ，「この研究も，そのような外国語学習にも応用できる」とのこと ．

4