オープンハウス
2 010

C1 B5

B6 B8

C2

B7

C3

B3

C4

B4

コーヒー・ジュースサーバー

休憩コーナー

A2

A1

A7
A3

B2

B1

A9

A8

A6
A4
A3

A5

メディアとコミュニケーション
A1 音や映像から「部品」を取り出す −メディアシーン学習が切り拓く次世代メディア解析−

A2

ロバストメディア探索技術の最新展開

A3

いつ誰が何を話したか？を即座に分析 −複数人会話のリアルタイムモニタリング & ブラウジング−

A4

会話の記録をさくさく作る −オンライン音声言語処理技術−

A5

音声をより聞き取りやすく，音楽をより豊かに！ −収録音に含まれる残響を自在に制御する技術「Revtrina」−

A6

会話の中で一人一人の声を取り出します −オンライン発話抽出技術−

A7

頑健な対象追跡のためのメモリーベースパーティクルフィルタ

A8

ものの色を忠実に撮影・再現

A9 ビスケットワークショップ −うごくカードをつくろう−

情報科学
B1

Topigraphy ProjectB2 ウェアラブルセンサを用いたライフロギングについて

B3

隠れマルコフモデルのための高速探索

B4 データストリームのためのパターン検出

B5 トピックモデルに基づくデータマイニング

B6

医療情報アクセスシステム

B7 匿名性・プライバシの高精度検証に向かって −数理的技法と暗号理論の融合によるセキュリティ・プロトコルの高精度自動検証−

B8

量子コンピュータ −超高速計算を実現する量子回路−

乳児の日本語音声の知覚発達過程

C3 あるはずなのに見えない −錯視が明らかにする「知覚的気づき」のメカニズム−■ 5月28日（金）9：30〜16：00

会 場 NT T京阪 奈ビル

人間科学
C1

■ 5月27日（木）12：00〜17：30

C2 声を出す・聞く脳の仕組みの相補性
C4 感情を測る

入 場無料・事前登 録不 要

http://w w w.kecl.ntt.co.jp/openhouse/2010/

所長あいさつ

NTTコミュニケーション科学基礎研究所
所長 上田 修功

人間と情報への深い理解に基づくICTの新展開
未来の情報通信はどうあるべきでしょうか？携帯電話やインターネットによるICT革命は、多様なコミュニケーション手段を生み出しました。
しかし、一方で我々は、人のコミュニケーション
能力の低下や、情報格差など新たな社会的課題にも直面しています。合理性を追求する情報通信は、感情や情動といった非合理的な側面を持つ人のコミュニケーションとは必ずしも整合しないと考えられます。
これからの情報通信には、高度な情報処理技術だけでなく、人間の豊かな Quality of Life を実現する深いコミュニケーションのための新たな技術が必要なのです。
ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所では、次世代のコミュニケーション環境とそれを支える革新的ＩＣＴ技術の創生をミッションとし、人間と情報の深い理解に基づくコミュニケー
ションの基礎研究を進めております。
オープンハウス2010では、メディアとコミュニケーション、情報科学、人間科学の各分野での私たちの最新先鋭の研究成果について、研究講演、ポスター展示、デモ実演を通して皆様にご紹介させていただきます。
ご来場いただいた皆様に、私たちの熱い想いと、目指す未来の情報通信社会を感じて頂ければ幸甚です。
所員一同、皆様のご来場に心より感謝申し上げます。

-1-

目

会場案内図／講演スケジュール

次■ 所長あいさつ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1■ 会場案内図・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3

C1 B5

B6 B8

■ 講演スケジュール・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3

C2

B7

C3

B3

■ 研究講演C4

B4

感情を測る・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4コーヒー・ジュースサーバー

休憩コーナー

A2

A1

A7
A3

B2

ことばが生まれるまでの道筋・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6

B1

A9

A8

A6
A4
A3

−乳児期の音声言語発達−

世界中のメディアを知り尽くす・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 8−メディア探索技術と展開−

大規模データを用いた半教師あり学習技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 10
ロスレス符号化技術と展開・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 12
量子情報処理の歴史と課題・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 14■ テーマ展示
A

B

メディアとコミュニケーション
A1

音や映像から「部品」を取り出す −メディアシーン学習が切り拓く次世代メディア解析−・・・・・・・・・・ 17

A2

ロバストメディア探索技術の最新展開・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 18

A3

いつ誰が何を話したか？を即座に分析 −複数人会話のリアルタイムモニタリング & ブラウジング−・・・・・・ 19

A4

会話の記録をさくさく作る −オンライン音声言語処理技術−・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 20

A5

音声をより聞き取りやすく、音楽をより豊かに！ −収録音に含まれる残響を自在に制御する技術「Revtrina」−・・・ 21

A6

会話の中で一人一人の声を取り出します −オンライン発話抽出技術−・・・・・・・・・・・・・・・・・ 22

A7

頑健な対象追跡のためのメモリーベースパーティクルフィルタ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 23

A8

ものの色を忠実に撮影・再現・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 24

A9

ビスケットワークショップ −うごくカードをつくろう−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 25

情報科学

メディアとコミュニケーション

Topigraphy Project・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 27

B2

ウェアラブルセンサを用いたライフロギングについて・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 28

5 月 27 日（木）5 月 28 日（金）B3

隠れマルコフモデルのための高速探索・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 29

所長挨拶

研究講演

B4

データストリームのためのパターン検出・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 30

B5

トピックモデルに基づくデータマイニング・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 31

B6

医療情報アクセスシステム・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 32

B7

匿名性・プライバシの高精度検証に向かって

B8

量子コンピュータ −超高速計算を実現する量子回路−・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 34（13：15〜13：35）

C1

乳児の日本語音声の知覚発達過程・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 35

C2

声を出す・聞く脳の仕組みの相補性・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 36

C3

あるはずなのに見えないC4

感情を測る・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 38−錯視が明らかにする「知覚的気づき」のメカニズム−・・・・・・・・・・・・・・ 37

-2-

人間科学

（10：30〜11：00）

人間と情報への深い理解に基づくICTの新展開
上田

世界中のメディアを知り尽くす−メディア探索技術と展開−

修功（NTTコミュニケーション科学基礎研究所所長）

柏野

研究講演

邦夫（メディア情報研究部）（11：00〜11：30）

大規模データを用いた半教師あり学習技術（14：00〜14：30）

感情を測る

鈴木
竹内

人間科学

情報科学

講 演 ス ケ ジュールB1

−数理的技法と暗号理論の融合によるセキュリティ・プロトコルの高精度自動検証−・ ・・・・・・・・・・・・・・ 33

CA5

龍人（人間情報研究部）

潤（協創情報研究部）（13：30〜14：00）

ロスレス符号化技術と展開（14：30〜15：00）

ことばが生まれるまでの道筋

守谷−乳児期の音声言語発達−

麦谷

健弘（守谷特別研究室）（14：00〜14：30）

綾子（協創情報研究部）

量子情報処理の歴史と課題
加藤-3-

豪（協創情報研究部）

研究講演

研究講演

感情を測る

身体の変化が無意識に生じます．これが情動反応です．

人が置かれた状況，今までの経験，あるいはその人の情動反応に基づいて脳に特有の反応が生じ，そして感性格によっていだく感情は正にも負にもなりうるのでじる「怖い」という意識，これが感情です（参考文献２）．

す．そ の 人 の 性 格 は 遺 伝 子 の 型 か ら わ か る こ と が あ りウィリアム・ジェームスが100年以上前に指摘したようます．情動反応を脳が解釈する時に現れる個人間の違に，「悲しいから泣く」のではなく「泣くから悲しい」のい，それを遺伝子のレベルで推測するための研究が進ソーシャルで，時には意識にすら上らない感情，それです．この仮説に基づけば，身体，そして脳に表れる情

められています．

をどのように測ればいいのでしょうか．

動反応と主観的に抱かれる感情との間がどのような関

人間情報研究部

主幹研究員

竹内
なぜ感情を測るのか龍人「 感 情 」は あ た り ま え の 経 験 に も 関 わ ら ず， い ざ 定

係にあるかを明らかにすることにより，感情の定量化

義 し よ う と す る と 難 し い も の で す．と は い え 私 た ち はへの道が開けます．心拍や発汗，血圧，呼吸，表情（筋日頃，自分や他者の感情を自在に言語化し表現してい感情を測定する方法

ます．対人コミュニケーションでは，他者の感情を推感情測定に必要なこと

肉の動き）といった自律神経系や筋骨格系に司られる情動反応や，それを表象する脳の反応を調べることは，

感情は脳と身体の複雑なインタラクションからもた

測し，自分の振る舞いを合わせ，それが相手にもたら感情はパーソナルな体験であることから，いろいろ

認知神経科学領域における感情研究の柱の一つです．

らされる，身近でそしてミステリアスな存在です．感す感情を推測する，といった一連の感情推測プロセス

な質問を投げかけ，感情に関する側面を明らかにして人と感情が不可分なのであれば，人が持つ認知機能情を測るためには，感覚系や自律神経系，筋骨格系，を働かせています．昨今では，「機能の数がいくつある

いく心理テストは有効な手段です．また，感情研究でよと感情もまた不可分の関係にあるといえます．感情を遺伝子やホルモンの働き，あるいは意識／無意識のしか」といった指標よりも，「使っていて楽しいどうか」とく用いられているSAM（Self-Assessment Manikin）で揺さぶるような出来事の近辺で生じた記憶は長く残りくみなど，人間全般に関する科学的な解明が必要なのいう感情の指標が重要視される製品開発分野もありま

は，欲求と防衛という２つの基本的な行動を仮定したます．強い負の感情を喚起する刺激を受けると副腎かです．感情の謎に迫るべく，私たちは多方面からの研す（参考文献１）．そもそも日頃接する人々やモノ，状況な上で，「それは自分にとって快か不快か」「 それは強いからストレスホルモンが血中に放出され，その働きが記究を進めています（参考文献３）．

どありとあらゆる事象に対して，私たちの気持ちが白弱いか」という二軸で外部刺激を評価します．

憶 を 強 め て い る の で す．ホ ル モ ン を 制 御 す る こ と に よ紙であること，つまり「好きでも嫌いでもない」ことがり，記憶だけでなく感情そのものが変容することが知あったでしょうか．それが強かれ弱かれ，必ず何かしらられています．記憶や学習といった認知機能やホルモの感情を抱くのではないでしょうか．

ンの分泌に関わる内分泌系の理解は，感情の定量化に人の営みとは切っても切れない関係を持つ感情，そ【参考文献】

は必須です．

れを「定量的に測りたい」，そういったニーズがあるの情動反応が無意識に解釈された結果が感情なのだとは臨床心理学や精神医学，あるいはQOLに関わる分野

すれば，その解釈はどのようになされるのでしょうか？

だけにとどまりません．感情を制御したい，適切な感薬物投与により，複数の人に同じ情動反応を生じさせ情を喚起する商品を開発したい，顧客の真の感情が知たとしましょう．実は，同じ情動反応を経験した全員

りたい，そんな分野からも感情測定を求める声が聞こが 同 じ 感 情 を 抱 く， と い う わ け で は あ り ま せ ん．そ の

１）ヤコブ・ニールセン「ユーザビリティエンジニアリング原論」
東京電機大学出版局（2002）２）ア ン ト ニ オ・R・ダ マ シ オ「 感 じ る 脳 」 ダ イ ヤ モ ン ド 社（2005）
３）NTTCS研オープンハウス2010 ポスター展示「感情を測る」（大石・北川・佐藤他）

えてきます．
感情は多種多様であり，恐れ，怒り，嫌悪，驚き，感情は身体の変化と切っても切れない関係にありま

悲しみ，喜び，あるいは不安といった基本的な感情にす．
「 目を見開くような」体験をした時，実際に私達の瞳

加えて，共感，感謝，賞賛，当惑，恥，罪悪感，プラ

孔は拡大しているのです．ここで感情をより深く知るた

イド，嫉妬，羨望といった社会的な感情が複雑に絡みめに，「情動」という概念を紹介しましょう．恐ろしい合った形として存在します．パーソナルであると同時に光景を目にした時，硬直したりどきどきするといった

-4-

竹内

龍人（たけうち たつと）NTTコミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 主幹研究員 （博士（心理学））
1995年NTT基礎研究所．2007年より現職．専門は心理学．特に人間の視覚と情動．著書に「だまされる目 〜錯視のマジック〜」「だまし絵練習帖 〜基本の錯視図形からリバースペクティブまで〜」など．ウェブサイト「錯視と錯聴を体験！イリュージョンフォーラム」運営（柏野・竹内・松下）．

-5-

研究講演

研究講演

－乳児期の音声言語発達－
協創情報研究部 研究主任

麦谷 綾子
習が，おなかの中にいるときからすでに始まっている

生まれたとき，泣くことでしか意思表示ができなかっことを示しています．

た赤ちゃんたちは，わずか数年のうちに，時には大人に単語内に，逆に/vt/という音の連なりは“cave tour”

最適化されるのです．

ことばが生まれるまでの道筋を言い負かすほど自由にことばを操るようになりま

赤ちゃんはまた，ことばの学習を促進するような音

す．この驚異的なことばの発達の最初の一歩は，赤ちゃ声に注目する性質を備えて生まれてきます．私たち大んが自分の周囲にあふれる音声を分析し，その特徴を人は赤ちゃんに語りかけるとき，専門的には「対乳児見出すことから始まります．やがて赤ちゃんはとめどな音声」と呼ばれる，特殊な声を出します．ゆっくりとしい音の流れの中から単語を抜き出し，さらにその意味

た話速，抑揚豊かで明瞭，といった特徴を持つ対乳児を学習できるようになります．ことばの獲得の根幹をな

音声は，ことばの学習の有効な手立てとなっているこ

すこの一連の過程は，1980年代から盛んになった心理とが考えられます．生まれたての赤ちゃんは，この対学的実験手法（図１）を用いた乳児研究によって，生後乳児音声に対して選択的に注意を向けるのです．

１年程度の非常に短い間に起こることが明らかになっ最近では，さまざまな言語における知覚最適化の過のように単語境界に多い，という違いがあります．生

程が詳しく調べられるようになり，最適化を引き起こ

後９ヶ月の赤ちゃんは，音の連なりが単語のどの位置

す メ カ ニ ズ ム も 解 明 さ れ 始 め て い ま す． 当 研 究 所 でに起こりやすいのかを知っていて，単語切り出しの手も，日本語の音声システムへの最適化過程の詳細な検がかりにしています．また，“Nitrates”という単一単語証を行い，これまで主流だった欧米言語を対象とした内の真ん中にある/t/と，“Night Rates”という単語句の研究では得られなかった新しい知見を見出していま

単語末/t/は，同じ音でもわずかに異なる響きを持ちます（ テ ー マ 展 示「 乳 児 の 日 本 語 音 声 の 知 覚 発 達 過 程 」

す．生後10 ヶ月半を過ぎると，この微妙な音の響きのを参照）．

違いも，単語を切り出す手がかりとなります．
こうしたことばが生まれる前の音声知覚・単語切り出
し能力の成熟を背景に，最初の誕生日を迎えるころに初めての意味のあることば（初語）を発し，その後，加音声から単語へ

速度的に言語発達がすすんでいくのです．
音声知覚が母語に最適化される時期と前後して，赤ちゃんは音の連なりから単語を切り出せるようになり
ま す．こ の と き 赤 ち ゃ ん は， 単 語 の ス ト レ ス パ タ ー ンています．

を切り出しの手がかりとして使うことが知られていま

音声知覚の発達す．例えば英語の２音節単語の多くは，“KINGdom”のように強弱のストレスパターンを持ちます．赤ちゃん

赤ちゃんは「万国語の話者」と呼ばれ，どのような言語でも母語として獲得できる状態で生まれてきます．
そのため発達の初期には，世界の言語に登場するさま
ざまの音を聞き分ける能力があることが知られています．その後，母語音声を聞く経験が増すにつれて，赤ちゃは，この強弱のストレスパターンのかたまりを単語として切り出すのです．
【参考文献】

発達に伴い，赤ちゃんは単語切り出しの手がかりとなる要素を次々と増やしていきます．例えば，英語の

１）麦谷綾子（in press)「音声知覚と生成の発達」, 山口真実, 金
沢創編『発達心理学』（ 大山正監修『心理学研究法』第4巻）,

場合，/vn/という音の連なりは“oven”，“seven”のよう

誠信書房.

んの音声知覚は次第に母語の音声システムを学習する

図１：赤ちゃん実験風景

のに最も効率よい形に最適化されていきます．
例 え ば， 日 本 人 に と っ て 英 語 子 音 の/ra/と/la/は ともに「ラ」に聞こえ，区別することが難しい音声です．

ことばの獲得のはじまり

しかし日本人であっても，生後6 ヶ月程度までの間は生まれたての赤ちゃんは，胎内で聞いていたお母さ

これらの音声を区別することができます．つまり，日本

んの声，お母さんが読んでくれた文章や歌などの音声

語の音声システムにさらされることによって，日本語に対して反応します．このことは，環境にある音声の学の学習に都合が良い，/r/と/l/を区別しない形に知覚が

-6-

麦谷

綾子（むぎたに りょうこ）

NTTコミュニケーション科学基礎研究所協創情報研究部研究主任．
2004年東京大学大学院総合文化研究科を修了．博士（学術）．NTTコミュニケーション科学基礎研究所リサーチアソ
シエイト，日本学術振興会特別研究員などを経て，現職．専門は乳児期のことばの発達科学．

-7-

研究講演

研究講演

世界中のメディアを知り尽くすます．これに対し，メディア情報の場合は，「語」つまりて，世界中の主要な動画共有サイトへの日々の新規投－メディア探索技術と展開－単位となる構成要素を抽出するというよりは，音声認稿の大半をカバーする規模でコンテンツ特定サービス

識，文字認識，顔認識といったように，初めから対象が行われ，対象の音楽・映像コンテンツの使用状況がほに特化したパターン認識の手法が発展してきました．

ぼ全数チェックされるようになりました．
「 語」を単位

私たちの研究グループでも，音楽や楽器の知識を用いとしたメディア解析も，ここ数年のうちに実応用が開た音楽の情景分析などの研究を進めてきました．

拓されると予想されます．パソコンのメディア再生ソフ

メディア情報研究部 主幹研究員・特別研究員

柏野
メディア情報爆発と検索

邦夫

高速時系列探索：同じメディア情報を特定する

何をするにもまずはネットで検索，という時代です．

メディア情報検索の最も基本的な要素は，同じ情報

ネット上には，ニュース，商品情報，口コミ，日記，の特定です．これを文字列探索に対比し時系列探索と呼つぶやきに至るまで，あらゆる情報が刻々とアップロー

んでいます（参考文献１）．

ドされ，情報爆発と言われています．その膨れあがる一時系列探索は，メディア情報からの特徴抽出と，そ方の情報を有益なものとして活用するために，検索技の特徴に基づく探索とから成り立ちます．特徴の一致術は重要な鍵です．

を見つけること自体は自明な処理のようですが，正確

文字情報に対する検索技術の源流は，1970年代に開に，頑健に，高速に，見つけることが課題となります．

発された高速文字列探索アルゴリズムに遡ります．これ

文字列とは異なり，メディア情報は，伝送や環境条件

は，ある探したい文字列が別の長い文字列の中のどこなどによって様々に変形しますが，それらの違いを吸に出現するかを高速に見つけることを目指したもので収しながら，微妙な違いも正確に見分ける工夫が必要した．その後，「語」に着目した文書解析の手法が大きくになるのです．

発展してきました．例えば，文書内での語の出現を予

私たちの研究グループは，早くから時系列探索に取め索引づけしたり，語の出現頻度によって文書を特徴り組んできました．従来の認識研究では音や画素の詳

づけたりするなど，高速に的確な文書を検索するため細な特徴を用いるのが通例でしたが，私たちは，音やの工夫が進展してきました．

映像の中の特に特徴的な部分だけを大胆に捨象しつ

現在，ネット上には，文字だけでなく音や映像の情

つ，個々には粗い特徴を組合せることで，探索対象を報（ こ れ を メ デ ィ ア 情 報 と 呼 び ま す ）が 盛 ん に ア ッ プ

正確かつ効率的に絞り込めることを見出しました．近

ロードされています．既に，主要な動画共有サイトへ似的探索を高速に行う手法の研究も進めています．

これに加え，私たちが最近力を入れているのは，メト，テレビ，携帯電話にメディア情報の探索・検索技術

ディア情報からその単位となる「語」（ メディア情報をが搭載されるとき，世界中のメディアを知り尽くすた

構成する最小の単位）そのものを抽出するアプローチ

めの窓が開かれることになるでしょう．

です．この方法は，必ずしも対象に特化した事前知識に頼らずに，データに内在する性質（出現頻度や顕著さなど）から単位を抽出しようとするところに特徴があり，このために適用範囲が広く学習が可能になるなどの利点が期待されます．これまでに，理論構築に加え，ピアノ演奏から演奏情報を取り出したり，映像中から物体らしい領域を抽出したりするなどの実験を行い，有望な結果を得ています（参考文献２, ３）．

【参考文献】
１）柏野, 黒住, 向井: メディアコンテンツ特定技術の最新動向, 電

到達点と今後の展開

子情報通信学会誌, Vol.93, No.4, pp.340-342（2010）.
２）H. Kameoka, N. Ono, K. Kashino, and S. Sagayama: Complex

メディア情報の探索・検索技術は年々進歩し，その用NMF: A New Sparse Representation for Acoustic Signals,

途も広がっています．例えば，時系列探索の速度は最

３）福地, 宮里, 赤嶺, 木村, 高木, 大和, 柏野:グラフコストの逐次

Proc. ICASSP2009, pp.3437-3440（2009）.
更新を用いた映像顕著領域の自動抽出, 電子情報通信学会論

近の10年間に数千倍以上になりました．これを応用し文誌, Vol.J93-D, No.8 掲載予定（2010）.

の投稿は１日に数十万件以上に及び，メディア情報爆発が生じています．現在それらは，人手で付加された文字情報や視聴ランキングといった外部的情報によっ「 語 」単 位 の メ デ ィ ア 解 析 へ：メ デ ィ ア 情 報て検索することができますが，膨大なメディア情報のからまとまりを抽出する
柏野

活用を一層進めるために，内部的情報，つまりメディ
ア情報の中身自体に着目した情報検索の研究が盛んに

文字情報の処理では，語を単位とすることで，デーなっています．

タ（文字の並び）から意味内容への橋渡しがなされてい-8-

邦夫（かしの くにお）

1995年東大大学院工学系研究科博士課程了．博士（工学）．同年 NTTに入社，2006年より現職．国立情報学研究所客員教授．IEEE Trans. Multimedia 論文賞（2004），文部科学大臣表彰若手科学者賞（2007），前島賞（2010）
など受賞．

-9-

研究講演

研究講演

大量に存在します．この最近の状況から，正解がわから

大規模データを用いた半教師あり学習技術ないデータをうまく利用して教師あり学習を用いたシ

協創情報研究部 研究主任（特別研究員）

鈴木潤

要因ですが，実は，学習に使うデータも大変重要です．

計算機による学習とは？

これまでの取り組みと今後の展望

ステムの性能を向上させることができないか？という半教師あり学習は，当研究所で近年重点的に取り組考えが自然に生まれてきます．このように，正解データ

んできた研究の一つです．ここでは具体的な説明を省きだけでなく，正解がわからないデータも利用して学習ますが，我々の開発技術は，扱うデータ量が多くなっする方法を総称して半教師あり学習と呼びます．

ても計算量が比較的低いという特徴があります．つまり

つまり，同じ機械学習技術を使ったシステムなら予測

ただ実際には，正解がわからないデータは正解がわ

開発技術は，情報爆発時代と呼ばれる近年の時代背景

性能を上げるには，“網羅的”かつ“大量”に学習データをか ら な い の だ か ら， 学 習 に 使 っ て も シ ス テ ム の 予 測にうまく適合した方法となっています．また，半教師あ

準備すること，が秘訣と言えます．

性能向上に本当に役に立つのかは疑問があるところでり学習は，教師あり学習の自然な拡張の形であるため，に判定し削除するシステムを作ろうとしているとしす．そこで，我々はこの疑問に対する一つの答えを実験

ほぼ全ての教師あり学習によるシステムを半教師あり

ま し ょ う．こ の よ う な 時 に， あ る 程 度 の 数 の 事 例 集 合によって示してみました．具体的には，新聞記事約５

学習へと移行することができます．これにより，最初に日分の正解データに対して，新聞記事約60年分の正解

挙げた様々な情報処理システムの性能の底上げが実現がわからないデータを準備し，係り受け解析等の自然できます．今回の開発技術も今後様々なシステムへの先 程 の メ ー ル の ス パ ム フ ィ ル タ の 例 で は， 入 力 は

言語解析問題に適用してみました．その結果は，正解が適用が考えられています．

機械学習技術は，例に挙げたスパムフィルタ以外に“メール”，出力は“スパムかそうでないか（を示すラベわからないデータを少量使った場合はほぼ効果は得らも，情報検索，金融市場の予測などの人間を補助するル ）”と い う よ う に， 課 題 に 対 す る 入 力 と 出 力 の 定 義れませんでしたが，全データを使うと，約５日分の正実用のシステムで既に利用されています．また，機械翻を計算機にわかりやすい形で表せる課題が多くありま解データでの教師あり学習では到底到達できないほど

訳，音声認識，文字（画像）認識，自然言語の意味解析

す．このような場合は，その課題の入力と正解出力のペ大幅に予測性能が向上しました．また，ある一定量を超といった，人間が持つ能力の計算機上での実現を目指

アのデータ（正解データ）を準備し，そこから統計的にえるとデータを増やすほど予測性能が向上する傾向にす研究でも要素技術として使われています．それ以外に意味のある判断基準を学習する方法が有効と言われてあることがわかりました（参考文献１, ２）．これは，言語現【参考文献】

も，動物の進化系統の分類，遺伝子配列の分析といっいます．このように正解データを用いて学習する方法を

象は新聞記事５日分の正解データだけで網羅できるよ

１）Jun Suzuki, and Hideki Isozaki. Semi-Supervised Sequential

た自然科学分野での分析手法の一つとしても用いられ

総称して教師あり学習と呼びます．

うな簡単な問題ではないことが主な要因と考えられま

今，毎日大量に送られてくるスパムメールに悩まされ て い る 人 が 多 く い る の で， ス パ ム メ ー ル を 自 動 的（データ）から，課題を解くのに有用な規則，知識表現，

使えるもの（データ）はなんでも使う判断基準などを，計算機を用いて自動的に学習する技術を総称して“機械学習”と呼びます．

ています．このように，機械学習技術は，情報処理の幅

ただし正解データは，課題を熟知した人や特別な装す．このような性質の課題では，正解がわからないデー

広い分野の基盤技術として密かに重要な役割を担って置が必要な場合があり，時間，労力，コスト面から網

タでも，網羅的かつ大量に用いることで，獲得が困難います．

羅性とデータ量を十分に満たすのは難しいことが多いな正解データの代替として役に立つことを示していまです．つまり教師あり学習では，研究者が頑張って学習

す．

Labeling and Segmentation using Giga-word Scale Unlabeled
Data, In Proc. ACL-08:HLT, pp. 665--673,（2008）.
２）Jun Suzuki, Hideki Isozaki, Xavier, Carreras and Michael
Collins, An Empirical Study of Semi-supervised Structured
Conditional Models for Dependency Parsing, In Proc. of
EMNLP, pp. 551--560,（2009）.

技術をいくら向上させても，正解データを十分に用意できないが故にその効果を発揮できないということがデータは機械学習の生命線

起こり得ます．一方，正解がわからないデータ（シス
機械学習を用いてシステムを構築した後，システム

テムの入力データだけ）でよければ，比較的簡単かつ稼動時に入力される未知データに対する予測性能の良大量に得られる場合があります．例えば，テキスト，

し悪しを決める要因は何でしょうか？もちろん，用い

画像，音声，映像などは，近年のインターネットやデた機械学習技術自体の性能と課題への適合性も重要なジタル製品の普及等に伴って，電子化されたデータが- 10 -

鈴木

潤（すずき じゅん）

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 研究主任
（特別研究員）．
2001年よりNTTコミュニケーション科学基礎研究所（現職）．2005年，奈良先端大学院大学博士後期課程修了．
2008年〜 2009年 マサチューセッツ工科大学（米国）客員研究員．主として自然言語処理，機械学習に関する研究に従事．博士（工学）．

- 11 -

研究講演

研究講演

ロスレス符号化技術と展開
守谷特別研究室長守谷健弘

この標準化を主導しました．この結果，G.711.0 として努力したいと思います．さらに革新的な高品質サービス

制定され出版されるに至りました．この技術は64 kbit/を開拓するために，多チャネル信号処理，生体とのイsのIP電話信号を歪みなく低演算（携帯電話用符号化のンタフェース技術を軸に，隣接分野と連携した息の長1/10程度）で約50%の情報量に圧縮するもので，各種

い基礎研究にとりくみたいと思います。

サービスの効率化への貢献が期待されます．

符号化技術の背景

高品質サービスの世界普及

MPEG *の国際標準化

NTTの 研 究 所 で は40年 以 上 か ら 前 か ら 音 声 の分析・

ロスレス符号化は高品質志向の音楽編集、鑑賞、長合成・認識・符号化などの研究分野で世界を主導してき期保存に重要です．NTT研究所はこの技術を研究しつました．特に圧縮符号化技術はデジタル携帯電話，IPつ，互換性や長期保守性を重視し，国際協力のもとに

電話，音楽配信，携帯音楽プレーヤ等の大きな市場で標準化を主導してきました．この結果MPEG-4 ALSとしのサービスに展開されています． これまでの符号化はて制定することができました．この技術は圧縮性能（元限られた伝送容量，蓄積容量のもとで，できる限り品の15 〜 70 ％ に 圧 縮 ）や 処 理 速 度（ 通 常 のPCのCPUで質を 保 つ こ と を 目 標 と す る 高 圧 縮 符 号 化 で し た．図1100倍 速 ）で 世 界 の ト ッ プ レ ベ ル に あ り ま す．こ の たの よ う に 信 号 の 冗 長 性（ 無 駄 ）を 除 く こ と と 聴 覚 に 鈍め多くの用途に有効に使っていただけるよう普及活動

感な部分を省略することで低ビット化が実現されていを 継 続 し て い ま す．な か で も オ ー デ ィ オ 信 号 の 長 期 保

ま す．こ れ に 対 し 品 質 を 犠 牲 に せ ず， 信 号 の 真 に 無 駄

存は重要な用途の一つで，現在世界中で大きな課題とな情報を除去するのがロスレス符号化で無歪または可なっています．この用途には圧縮符号化だけでなく, 互

逆 符 号 化 と も 呼 ば れ ま す．ZIPは 汎 用 の 無 歪 符 号 化 と換性と柔軟性を両立させたパッケージフォーマットがして広く使われていますが、音声や短いサンプル系列

不可欠との認識で，これもNTT主導でMPEG-A

PA-AF

に対する圧縮性能は音声信号専用の符号化には遠く及（professional Archival Application Format）として制

びません．

定することができました．また日本のダウンロード放送
用途のARIB（電波産業会）の規格やオーディオ機器間

情報量での直列伝送ができるフォーマットのIEC規格などALS
原音（オーディオ信号・電話音声）を利用する規格の策定が進行中です．

音源アーカイブ
長期保存

ISO/IEC 14496-3 ALS
2006.3出版
オーディオロスレス符号化
貢献：NTT, ベルリン工科大，LGE
ISO/IEC 23000-6 PA-AF
2009.4出版
プロ用アーカイブフォーマット
貢献： NTT, KAISTIEC 61937-10
2011年予定
ALSのままで機器間直列伝送
貢献： NTT, LGE
ARIB STD-B32 2.3版
2010年予定
デジタル放送用映像、音声符号化。ALSを含む
貢献： NTT, NHK
ITU-T G.711.0
2010.5出版
対数PCMのロスレス符号化
貢献： NTT, Cisco, Huawei, Texas Instruments

ひかり デジタル
電話
シネマ

プロ用音楽
編集蓄積
ロスレス符号化ITU-T G.711.0

医療用
データ蓄積

放送素材伝送コンサート中継
IPTV
ダウンロード放送

音楽配信
携帯プレーヤ
携帯電話
家電

NTT グループ会社
ロスレス符号化
MPEG-4 ALS

図 2：ロスレス符号化の展開* MPEG:

表 1：ロスレス符号化と関連標準規格

Moving picture Expert Group** ITU-T: International Telecommunication Union
Telecommunication Standardization Sector

今後の展開【参考文献】
１）守谷, 原田, 鎌本：“高品質音響信号処理と符号化の研究展望，”
NTT技術ジャーナル，Vol.20，No.2，pp.8-10, 2008．

ロスレス符号化関連の標準化規格をまとめたものが

２）鎌本, 守谷, 原田・KOS：“ロスレス・オーディオ符号化MPEG-

表1です．また展開分野例を図2に示します．NTTグルー

4 ALSの高性能化，” NTT技術ジャーナル，Vol.20，No.2，
pp.11-18, 2008．

プは依然として電話通信で大きな収益を得ており，そ３）原田, 守谷, 鎌本：“MPEG-4 ALSの性能・応用と関連する標準の技術の発展に大きな社会的責任を負っています．今化 活 動，” NTT技 術 ジ ャ ー ナ ル，Vol.20，No.2，pp.19-25,
2008．

後とも高品質サービスを志向し，国際標準化も視野に４）Harada, Kamamoto, Moriya, Hiwasaki, 他: "Emerging ITU-T
Standard G.711.0 - Lossless Compression of G.711 Pulse

いれた研究を継続し，永く広く使っていただけるよう

Code Modulation," ICASSP 2010, SP-P5.4.

ロスレス符号化
高品質伝送・長期保存
高圧縮
符号化

信号の冗長性の削減(歪を伴わない・可逆）

ITU-T **の国際標準化

聴覚に鈍感部分削減

携帯電話
携帯プレーヤ
放送

通信の標準化を行っているITU-Tでも，ひかり電話な
どのIP電話用対数PCMのロスレス符号化が課題となり

図１：ロスレス符号化と高圧縮符号化 MPEG * の国際標準化ました． NTTはALSの技術を生かし国際協力のもとに- 12 -守谷

健弘（もりや たけひろ）

昭55年東大院・工・計数修士課程了．同年日本電信電話公社入社．以来，音声音響信号の符号化の研究開発，標準化に従事．平成元年工博．同年AT&Tベル研究所客員研究員．現在，情報処理学科規格調査会SC29専門委員
長，NTTフェロー．日本音響学会，電子情報通信学会，情報処理学会，AES, IEEE (Fellow) 各会員. 著書 音
声符号化 他．

- 13 -

研究講演

研究講演

ズムは，問題の構造（例えば，因数分解においては，目の問題に対する我々のアプローチの一つとして，そ超長周期の数列の周期がわかりさえすればよいというもそも現在うまくいっているアルゴリズムが何故うま

単純な構造）を非常に巧みに使っています．この事実かくいっているのかを調べるという方向があります．現らも推測されるように，量子計算機で扱うのに適して在知られているアルゴリズムを量子力学的・数学的切りいる問題・適していない問題という切り分けでさえも，口で調べる事で，そもそもアルゴリズムが成り立つた

拠として，大きな整数（2 1024 近くの整数）の因数分解が今現在の知識では十分できていないというのが現状でめの必要十分な量子力学的な性質を顕在化し，高い能困難であるという事実を使っている事を御存じの方もす．現在，世界中でおこなわれている量子情報処理の力を得ている本質的な理由にせまる研究をおこなって「情報処理」といえば，みなさんは容易に想像する事いらっしゃるでしょう．つまり，量子計算機が実現すれ研究はこの二つの問題の解決を目指すものだと言っています（参考文献３）．長期的には，我々はこれらの成果をができるでしょう．では，そこに「量子」というキーワー

ば，安全であると現在考えられている暗号化通信は，も過言ではありません．

基に，量子計算機アルゴリズムの新しい種を探していドが付くと何になるのでしょうか？

ほぼ全て安全ではなくなるという事がわかったのです．

量子情報処理の歴史と課題
協創情報研究部 研究員

加藤
量子情報処理とは？

豪

我々は理論的な観点からこれらの問題に立ち向かう

現在の情報処理の道具である計算機はどんどん小型

べく研究をおこなっています．一つ目の問題に対する化・高速化していますが，そのまま極限まで小さくなる

我々のアプローチの一つとして，初等的量子回路の効事はできません．なぜならば，非常に小さい世界は，我々

量子情報処理における理論研究

きたいと考えています．

率化という方向性があります．実は，量子計算機とい今後の展望

えども多くの通常計算（四則演算）をおこないます．例の住む世界の常識が通じず「量子力学」という普通の世界とは異なる常識が支配する世界だからです．そして，量子計算機が実現すれば，因数分解が容易になり，

えば，因数分解のアルゴリズムなどでも，ある種の四我々は，ここで紹介した方向性のみならず，新しい

この世界の上で動作する情報処理が「量子情報処理」で世の中に大きなインパクトを与えることでしょう．それ

則演算を並列に行います．その後に量子計算機の特徴で発想をどんどん加えていく事によって，役に立つ量子す．量子力学の特徴の一つは，粒である電子が波のよは，短絡的には既存の通信の安全性が崩壊するというある「干渉」をさせるわけであり，この操作がアルゴリ

計算機が実現するために不可欠な成果をあげるべく研うに干渉する点にあります．
「 量子情報処理」とは，通事実からのインパクトととらえられるでしょう．しかしズムの肝であるとはいえ，その前処理として四則演算究を積み重ねていきたいと考えています．

常の「情報処理」で扱われる状態（0と1の羅列である状

それ以上に，今までの計算機には無い本質的に新しいを行うことは必要不可欠であるとともに，演算として態）が「干渉」する事を許容するものと捉える事ができ能力を持った物ができたという事実に対してのインパ

はアルゴリズムの大部分を占めます．そのため，量子計

ます．

クトが，より大きいでしょう．この事実に研究者達は非算といえども，四則演算を効率的におこなう事はノイ

常に興奮し，量子計算機の能力に高い可能性を見出しズを避け計算の成功確率を向上させるうえでは非常に【参考文献】ています．

重要です．しかし，この四則演算は量子計算機であるが１）P. W. Shor, "Algorithms for quantum computation: Discrete

量子情報処理が注目される理由

では，量子情報処理に関して現在どの様な問題を抱故の制約をうけます．この制約ゆえに古典的な計算機でえているのでしょうか？問題を大きく分けると二つあ培われた知識では十分ではない部分があり，我々はこ

量子情報処理という考え方は1980年代頃から語られります．まず一つは，量子計算機の実現が困難であるとの量子力学的制約下での最適化された四則演算の量子だしました．しかし，本当に脚光を浴びるようになったいう事です．というのも，量子力学が支配する世界を使回路の研究をおこなっています（参考文献２）．また，二つのは1990年代に入ってからです．その一つのきっかけ

うわけですから，必然的に，非常に小さくて繊細なシとなったのが，通常の計算機では非常に困難な問題をステムを構築する必要があり，結果として外部のノイ量子情報処理で比較的容易に解決する手法(量子計算機

ズの影響をうけやすいという，原理的な困難を抱えて上のアルゴリズム)の発見です．具体的には，量子計算います．二つ目の困難は，量子計算機だからこそでき機上で非常に大きい整数の因数分解を容易に行うことるというアルゴリズムの種が少ない点です．実は，因のできるアルゴリズムが発見されたのです（参考文献１）．

数分解を解くアルゴリズムを始めとして，現在知られインターネットにおいて安全に暗号化通信ができる根ている量子計算機の特長を生かしたすべてのアルゴリ- 14 -

加藤

logarithms and factoring" 35th FOCS, pp. 124-134（1994）.
２）Y. Takahashi & N. Kunihiro,”A fast quantum circuit for
addition with few qubits”, Quant. Inf. Comp. 8 636（2008）.
３）G. Kato,”Grover-algorithm-like operator using only singlequbit gates” Phys. Rev. A 72 032319（2005）.

豪（かとう ごう）

NTTコミュニケーション科学基礎研究所協創情報研究部 研究員.
2004年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了. 博士（理学）. 同年，日本電信電話（株）入社.
専門は数理物理.現在は量子アルゴリズム・量子通信プロトコルなどの量子情報処理を研究- 15 -

テーマ展示メディアとコミュニケーション

音や映像から「部品」を取り出す
ーメディアシーン学習が切り拓く
次世代メディア解析ー
・
ア
の
い� ��
メ
アの
メディアシーン学習 (Media Scene Learning, MSL)：複雑かつ多様な音・映像（メディアシーン）から，
事前知識や参照情報を用いずとも「聞こえる音・映っているもの」を自動的に取り出し学習する枠組
アプ
メ
ア
�
づ
ア
成
を
音響信号：個々の音の生成 / 混合過程を考慮して，所定の信号を最もよく表現する構成音の組合せを特定
映像信号：重要性の判断基準として「目立つかどうか」に着目し，映像中の主要な物体 / 建造物 等を特定
メ ィアの
・
ル
いメ ィアシ ン
音響信号：音声の生成過程の統計モデルに基づく混合音声解析技術 CARS (Composite Auto-Regressive System)を考案
映像信号：初期視覚特性の統計モデルに基づく物体領域自動抽出技術 SBIL (Saliency-Based Image Learning)を考案
メ

ア

アシ ン

目立 か� か 手がか

体
抽出物体

入力映像
を
利用して
顔の位置を検出

各構成音の音量＋�メ ィア吸吞 叹 㛵去

・事前知識/参照情報を活用
・高速/頑健な一致性の検出が背景に含まれる
箇所を検出

�

のアプ

・メディア内在の性質に基づき主要要素を自動抽出⇒ 広範な適用範囲・斬新な応用可能性の開拓

＝
/

の

ル

ア

音

�

構成音

原音

解析
部分遮蔽があってもを検出[CARS]

メデ アシ ンメ ィアシ ン

音声の生成過程の統計モデル
I 種類の
声の高さ

[SBIL]
大
興味の対象となる
映像区間を探すのは時間と手間が必要

J 種類の
それぞれ
構成音
音素 × の音量 =混合音

体「目立つ」物体 を
興味対象の映像を見つけ出す手がかりとして自動的に抽出

混合音
S

�

声の高さ・音素・音量
H, A, U

構成音
X

/

く

/

解析結果
H, A, U, X

物

く映

く��

/
ング / メ
か

�

木

�

ル

大

和

Kameoka & Kashino, “Composite Autoregressive System for Sparse Source-Filter
Representation of Speech,” In Proc. ISCAS2009, pp. 2477-2480, 2009.
Kimura, Pang, Takeuchi, Miyazato, Yamato & Kashino "A Stochastic Model of Human
Visual Attention with a Dynamic Bayesian Network,“ http://arxiv.org/abs/1004.0085
福地, 宮里, 木村, 高木, 大和, 柏野 “グラフコストの逐次更新を用いた映像顕著領域の自動抽出”, 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2009) 予稿集, OS5-4, 2009年7月

���

(Akisato Kimura)
ルル � � ン(Hirokazu Kameoka)� �人※

メディア情報研究部 メディア認識研究グループ�大和- 17 -（※ 人間情報研

いつ誰が何を話したか？を即座に分析

ロバストメディア探索技術の最新展開
音楽や映像などのメディアデータをキーにした情報検索の用途が大きく広がっています．雑音や編集加工などがあっても正しく検出できること（頑健性），微妙な違いを正確に見分けること（判別性）の両方が要求されます．また，大量のデータを扱うためには探索の速さ（計算効率）も重要です．

人間同士の自然なコミュニケーションを認識し，状況を理解することでコミュニケーション
を分析・支援する技術が求められています．しかし，実環境での複数人の会話において，誰が誰に話しているかといった会話の状況やその発言内容を高い精度で認識することは技術的に極めて難しい課題です．

アプ
チ 信号全体を緻密に照合するのではなく，特に特徴的な部分のみの一致に着目して探索することで高い頑健性を実現し，また，時間整合性フィルタの導入により高い検出力を実現しました．さらに，探索空間を絞り込みながら詳細な探索を行う階層的探索により，判別性と計算効率を大幅に向上しました．

アプ
複数人の会話の状況をカメラやマイクでセンシングし，「いつ，誰が，誰に，何を，どのように話したか」を高速かつ高精度に分析するためのモデリングや学習・認識技術を研究しています．また，種々の分析結果を即座に統合して可視化するモニタリングおよびブラウジングの方法も研究しています．

インターネットモニタリング・フィルタリング（主要動画投稿サイトの全数チェック），放送番
組使用楽曲報告（数百万曲規模に対応），音楽配信業者向け利用曲目報告（高レスポンスタイム），放送
連動型広告（リアルタイム）など，大規模・高速・高精度が必要な商用サービス等に利用されています．

これまで「いつ，誰が，誰に話したか」のリアルタイム分析を実現してきました．今回は極めて難しい，実環境の複数人会話リアルタイム音声認識にも挑戦し「何を話したか」までを含む，会話状況のより豊富な情報を即座に提示するデモをお見せします．

ロバストメ ィア探
アク

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一
背景音

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曲

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ク ィ�

一

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大

分

同時発話

�

タイトル１

クエリ

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合

タイトル２
同一タイトルかつクエリ時刻とDB時刻の関係が整合している点のみを残す

�

本
バ

�
い

�

ン

=曲１
=曲２
●=曲３

重畳音が無いとき
重畳音と同音量100の背景音のとき(S/N比= 0dB)

提案法
従来法(2008年)●

�

極めて小音量の背景音のとき(S/N比= -9dB)

� ルタ

�

出

…

クエリ

●

DB
時
刻

検出されたタイトル間の差分特徴を計算

�向

索

0

検

タ ン�

� 100
�

クエリ時刻
合��

出

イメ

いつ，誰が，誰に，何を，どのように，話したか？
NTT CS研が生み出した世界トップレベルのオンラインメディア処理技術を統合した
リアルタイム会話分析システム
リアルタイム会話ブラウザ

)

�

�

川西隆仁

平松薫

柏野邦夫, 黒住隆行, 向井良, “メディアコンテンツ特定技術の最新動向,” 電子情報通信学
会誌 Vol. 93, No. 4, pp. 340-342, 2010.
柏野邦夫, “音響指紋技術とその応用,” 日本音響学会誌 Vol. 66, No. 2, pp. 71-76, 2010.

Hori

OtsukaAraki

Oba

Watanabe Fujimoto Yoshioka
黒住隆行

雑音

残響

�
分(

い

向井良

会話シーンを即座に分析し，モニタリング

はい

ル イ

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�

えー、
でもー

つまり、
それは…

7

大

20

自由な話し言葉

あーあ、
なるほどー

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柏野邦夫

泉谷知範

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Ogawa

Mikami

Kumanoa aa�Nakatani Nakamura Yamato

大和淳司- 18 -

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メディア情報研究部 信号処理研究グループ, メディア認識グループ

メディア情報研究部 メディア認識研究グループ
永野秀尚

・大塚，荒木，石塚，藤本，大和：「多人数会話シーン分析に向けた実時間マルチモーダルシ
ステムの構築」，信学技法MVE2008-68，pp．55-62，2008
・大塚，荒木：「会話シーン分析のための音声映像技術」，NTT技術ジャーナル， May. 2009，（特集：コミュニケーション科学の融合研究における新潮流）
・堀，須藤，塚田，中村：「世界メディアブラウザ」，NTT技術ジャーナル，May. 2009，（特集：コミュニケーション科学の融合研究における新潮流）- 19 -

メディアとコミュニケーション

メディアとコミュニケーション

ー複数人会話のリアルタイムモニタリング & ブラウジング ーメディアとコミュニケーション

ーオンライン音声言語処理技術ーー収録音に含まれる残響を自在に制御する技術 Revtrina ー・
音声認識などの多くの音声言語処理技術には，処理結果を入力と並行して逐次的に出力し，利用可能とするオンライン処理が求められます．しかし従来，オンライン処理においては，長い時間をかけた解探索や，モデル適応/再認識アプローチ等が適用できないため，認識精度の確保は困難でした．

収録音声に含まれる残響は，音声の明瞭性を低下させる要因になります．一方，残響は音楽を豊かに響かせるという，音楽鑑賞には欠かせない重要な役割を持ちます．これまで，音に含まれる直接音と残響を区別できなかったため, これらの残響の長所短所をコントロールすることは困難でした．

チ 重み付き有限状態トランスデューサ(WFST)に基づく音声認識技術や，時間発展を考慮したモ
アプ
デリング手法，高度なモデル学習法，逐次同期処理などにより，高精度なオンライン音声言語解析を実現します．

アプ� 音に含まれる残響を高精度に推定できる独自技術を開発し，高性能な残響制御技術 Revtrinaを実現しました. 収録音声の残響を低減し聞き取りやすくしたり，CDなどの音楽の残響を抽出･分離して，あたかもその音楽を収録した環境で聞いているようなサラウンド感を作り出すことができます．

「会話の中で一人一人の声を取り出します～オンライン発話抽出技術～」で紹介される技術と結合することで，複数人の会話をモニタリングし，音源分離・音声強調・発話検出・音声認識・メタ言語情報提示の一連の処理を全てオンラインで実現できるようになりました．

Revtrina を用いることで，プロ音響技術者が映画/TV/CMの制作現場でも使用できる高品質な音声の残響除去が実現できます．また，現在実用化されている最高水準の技術と比較して，忠実なサラウンド
感を実現できることがプロ音響技術者による主観評価試験より確認されています．

オンラインでも高精度な音声言語処理を提供する要素技術・理論的背景を紹介

音声の残響除去

ステレオ音楽(2ch) のサラウンド化

処理が終わるまでアクセス不可

収録

残響を
活かす！

残響を
消す！

残響

[マイクへの到来音]
前から：直接音
後から：残響GO
直接音

オフライン型

残響

Revtrinaによるサラウンド再生

Revtrinaによる残響除去

処理結果に即座にアクセス

オンライン音声言語処理を支える要素技術の�会

高精度音響モデル学習法ｄＭＭＩ ※1)
高精度言語モデル学習法ＷＧＣＬＭ ※2)
ル

人

オ�ライ
※4)

入力（ステレオ音楽）

ラ

直接音

残響

入力音楽は直接音と残響の混合

タ

直接音

2ch

残響

分

ＷＦＳＴに基づく高速な
汎用音声言語処理系ＳＯＬＯＮ－ＧＴ※5)

直接音

残響

4ch

出力（残響除去音声）グオ

音楽を残響と直接音に分解し，それぞれを収録時と同じ方向から再生し，自然なサラウンド化を実現！

響いた収録音声を，くっきりとした音声に変換！
入力（残響を含む音声）の実現をサポート！

ンライン

音声検出技術ＤＩＶＩＤＥ ※3)
追従型モデリング

ング
ス
ン

残響

収録音楽＝残響を含み，豊かに響く

収録音声＝残響を含み，聞き取りにくい

オンライン型

GO

直接音

残響

��，

が

処

※1) differentiated Maximum Mutual Information ※2) Weighted Global Conditional Log-linear Model ※3) Dynamic Integration of Voice Identification and DE-noising※4) Weighted Finite-State Transducer ※5) Spoken-language-processing Oriented Library based on Optimized transductive Networks with Generalized Transductions

から
�から

直接音

�
T. Oba, et al., “A Comparative Study on Methods of Weighted Language Model Training for
Reranking LVCSR N-best Hypotheses,” Proc. ICASSP, 5126-5129, 2010.
zM. Erik, et al., “Discriminative Training based on an Integrated View of MPE and
MMI Margin and Error Space,” Proc. ICASSP, 4894-4897, 2010.
zS. Watanabe, et al., “Predictor-Corrector Adaptation by using Time Evolution System with
Macroscopic Time Scale,” IEEE trans., ASLP. vol. 18, issue 2, 395—406, 2010.

�z

K. Kinoshita et. al, “Suppression of late reverberation effect on speech signal using longterm multiple-step linear prediction,” IEEE TASLP, 17(4), pp.534-545, 2009
K. Kinoshita et. al, “Blind upmix of stereo music signal using multi-step linear prediction
based reverberation extraction,” ICASSP, pp.49-52, 2010

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メディア情報研究部 信号処理研究グループ

メディア情報研究部 信号処理研究グループ- 20 -- 21 -

メディアとコミュニケーション

音声をより聞き取りやすく，
音楽をより豊かに！

会話の記録をさくさく作る

・
マイクロホンアレイ技術などの進歩により，一人の音声を対象とした音声認識システムが実用化されてきています．しかし，こうしたシステムは，会話のように複数の人が発話する場面では性能が劣化してしまいます．そこで，会話の中で一人一人の音声を抽出する技術が必要とされています．

本展示では動画像中の物体の位置と向き（姿勢）の頑健な追跡手法をご紹介します．物体姿
勢追跡では，パーティクルフィルタが広く用いられてきました．しかし従来手法では，物体が激しく動いた場合にしばしば追跡を失敗してしまうという問題がありました．

アプ� 我々は，発話検出や雑音・残響抑圧などの要素技術のブラッシュアップと会話音声処理のための技術の構築の両方を体系的にすすめています．要素技術の研究では，会話音声処理を含めた様々な用途に応用可能な汎用性の高い技術の構築を目指しています．

アプ
パーティクルフィルタの枠組みによる物体追跡では，各時刻において物体の位置・姿勢の予測と検証を繰り返します．従来のPFでは，しばしば位置・姿勢の予測に失敗してしまい，追跡を継続できませんでした．この問題を解決するために提案手法では，類似した状態が繰り返し現れるという仮定の下，過去の長期の履歴を用いて将来の位置・姿勢の予測を行います．

発話検出や残響抑圧，会話音声分離などを組み合わせた処理をオンラインで実行することができるようになりました．しかし，現在の技術では一定の時間遅延が生じるため，さらに遅延を小さくすることが今後の課題です．

本技術により，複雑な動きをする物体に対して頑健な位置・姿勢推定を実現しました．本技術は，マルチモーダル対話シーン分析[4]の要素技術のひとつとして，顔姿勢の推定に利用されています．この顔
姿勢追跡により，「誰が誰を見ているか？」「誰が注目を浴びているか？」の基本情報を得ています．

メディアとコミュニケーション

残響抑圧

音声分離
発話検出

抽

話者方向推定との組み合わせに適した残響抑圧

発話検出に基づく
音声分離

音声の統計モデルを用いて頑健に

A
B
C

C

D

B

�

A

・・・XとYは等しい

パーティクルフィルタ：観測可能な情報（映像）から直接観測できない情報（物体の位置・姿勢）を推定するための統計的手法．各時刻において追跡対象の位置・姿勢の予測と検証を繰り返します．
従来の予測方法

A
C

残響

D

t

t+1

提案

現在

履歴に含まれる
■ 去の
た

の
する／ 去

利
いた

�

時刻

●激しく動いても

T. Yoshioka, et al., “Blind separation and dereverberation of speech mixtures by joint
optimization,” IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., available on IEEE Xplore, 2010.
z M. Fujimoto, et al., “Noise robust voice activity detectoin based on switching Kalmanfilter,” IEICE Trans. Inf., Syst. E91-D(3), 467-477, 2008.
z K. Ishizuka, et al., “A speaker diarization method based on the probabilistic fusion ofaudio-visual location information,” Proc. ICMI-MLMI, 55-62, 2009.

の似た効果 ●追跡に失敗しても， 去 いた

三上

o

大塚

� �

��

Araki

熊野

Nakatani- 22 -M KAM )

メディア情報研究部 メディア認識研究グループ

メディア情報研究部 信号処理研究グループ

右を向く 前進する

予測し
たい将来
＋

[1] D. Mikami, K. Otsuka, J. Yamato, “Memory-based Particle Filter for face pose tracking robust
under complex dynamics,” in Proc. CVPR, pp.999-1006, 2009. (Oral presentation)[2] 三上，大塚，大和，“頑健な顔姿勢追跡のための状態履歴の記憶に基づくパーティクルフィルタ”，画像の認識・理解シンポジウム（MIRU），OS3-1，2009． （優秀論文賞受賞）[3] 三上，大塚，大和，“メモリベースパーティクルフィルタ：状態履歴に基づく事前分布予測を用いた頑健な対象追跡”，電子情報通信学会論文誌D，採録決定．
[4] 大塚，荒木，石塚，藤本，大和，“多人数会話シーン分析に向けた実時間マルチモーダルシステムの構築”，MVE2008-68，2008．（MVE賞受賞）

�

�� �

予測困難！！

を参照して，その後の動きを正確に予測
�を効率良く探すことで再発見��

左を向く 左に傾げる

従来手法

�る

提案手法

過去の状態が再び現れる確率に基づいて将来の状態を予測�Fujimoto

次時刻
は？

時間

ポイント!!

z

Yoshiokat+2

現�
・・・XとYは等しいからB
直接音・・・XとYは等しいから：直前の情報のみ利用

解候補の検証：位置・姿勢の取得

検

質問！

ら
質問！

質問！

D

�

解候補の予測：
位置・姿勢
候補の予測

�

大和
- 23 -

メディアとコミュニケーション

ーオンライン発話抽出技術ー

頑健な物体追跡のための
メモリーベースパーティクルフィルタ

会話の中で一人一人の声を取り出しますビスケットワークショップ

ものの色を忠実に撮影・再現・
ものの色を忠実に記録するにはRGBの3色では色域や色の分解能が足らず，更に多くの色情報が必要です．従来はものの色を忠実に取得するために 1台のカメラに対し色特性を変えるフィルタを複数回使用して撮影していました．この方法では静止物体の静止画しか撮影できないという課題がありました．

・
携帯電話向けコンテンツにもCGM(消費者生成メディア)の波が押し寄せています．従来のケイタイ小説や日記といったテキストによるコンテンツだけではなく，アニメーションや簡単なゲームのようなリッチでアート性の高いコンテンツを簡単に制作できることが求められています．

アプ
チ 本研究では，2台のカメラを用い，そのうち1台のカメラには多層膜フィルタを付け，色特性の異なる2枚の画像をワンショットで取得し，それらに対しステレオ対応点探索を行い統合することで，現実の色と遜色ない色再現画像を取得する技術を開発しました．

アプ
エンドユーザ向けビジュアルプログラミング言語ビスケットで作られたアニメーションやゲームを，低性能なコンピュータでも動作できるようにするため，コンパイラ，部分計算の技術を導入して，小さなコードを生成します．

油絵や掛軸といった平面状（表面に若干の凹凸がある）の被写体に対し，上記のワンショット撮
影で得られた2枚のステレオ画像を対応点探索の結果に基づき変形させて1枚の6バンド画像を生成し，色再現処理を行い，実物と比較して遜色のない正確な色再現をモニタ上で実現しました．

ビスケットのプログラムに２つのオブジェクトまでの書き換えという制限を加え,プログラムが動的に追加されない仮定を利用して，簡単な式に変換する手法を開発しました．ワークショップの作品を手軽に持ち帰ることができるようになりました．

【ス

レオ ・分

シス

】

カメラ②

カメラ①

【目標】
・正確な色情報の記録（照明光に依存しない材質固有の分光スペクトル反射率）
・高精細テクスチャ情報の記録（10億画素、0.01mm/pixel）
・３次元形状の記録

これらの情報を正確に記録するため・ステレオ式・分光カメラシステムを開発
・原理確認のため、今回は平面状の物体を対象に実験を実施
片方のカメラに多層膜フィルタを装着

Gのビスケットのプログラム動作
単純な並行・回転移動

コンパイル結果
c = cos(rotation);s = sin(rotation);

x += (25.041370*c) - (11.652309*s);y += (25.041370*s) + (11.652309*c);
rotation += 25.300000;

角度で分岐する２つの並行・回転移動】if (rotation >=176.410000 && rotation <356.410000) {x += (17.093039*c) - (13.313918*s);y += (17.093039*s) + (13.313918*c);rotation += 51.120000;} else if (rotation <176.410000 || rotation >=356.410000) {x += (28.809003*c) - (-12.615227*s);y += (28.809003*s) + (-12.615227*c);rotation += -61.030000; }フィルタの分光透過率

カメラの分光感度

B【

コンパイルの概要

R
障害物の相対位置
波長

波長

サーチして判定※通常のＲＧＢ（３バンド）
撮影と同じフィルタ装着時の実効分光感度

６バンド画像からの色再現結果

３バンド画像からの色再現結果＜高い再現性＞ ■金色 ■深い緑色 ■あずき色 等�
１．橋本，村田，鳥居，永野，田中，矢野, “超高精細分光撮影による祇園祭・山鉾懸装品のデジタルアーカイブ,” 人文科学とコンピュータシンポジウム（じんもんこん），2009.
２．橋本，田中，矢野，“Development of a High-definition and Multispectral Image Capturing
System for Digital Archiving of Early Modern Tapestries of the Kyoto Gion Festival”，
ICPR2010に採録決定，2010

��

メディア情報研究部 メディア認識研究グループ- 24 -

Flash Player 9以上で動作
Windows 128MB のRAM以上必要

done = 0; i=0;
tx = x + (33.600000*c) - (3.100000*s);ty = y + (33.600000*s) + (3.100000*c);
while (i < maxobj && !/ done) { // すべてのオブジェクトから
obj = objs[i];if (obj.type == 1) { // 障害物オブジェクトかどうか
d = (obj.x-tx)*(obj.x-tx)+(obj.y-ty)*(obj.y-ty);
if (d < 625) { // 距離が一定より小さい
x += (10.710000*c) - (-15.680000*s);y = (10.710000*s) + (-15.680000*c);
rotation += -30.100000; done = 1;} } i++; }if (!done) { // 見つからなかった
x += ((18.450000*/ c) - (0.000000*/ s));y += ((18.450000*/ s) + (0.000000*/ c));rotation += 0.000000; }Flash Lite 1.1 (901i以降）で動作可能

�原田康徳，”体験型ワークショップ用ソフトウェアの開発”, 第50回プログラミングシン
ポジウム，情報処理学会,2009/1/13.

(Yasunori Harada)
メディア情報研究部 コミュニケーション環境研究グループ- 25 -

メディアとコミュニケーション

メディアとコミュニケーション

ーうごくカードをつくろうーテーマ展示情 報 科 学

Topigraphy Project
# SL

� P

マ

�
近年，世界的にも流行しているタグクラウドでは，限られた領域に，一次元的にタグを並べてゆく手法が主流であり，タグ間の関連を考慮した配置手法はごくわずかです．またいずれの手法も多くても数百のタグを対象にした描画しか行われて来ませんでした．
�プ
� タグの形状を考慮した力学モデルを用いて，タグ同士が重ならない配置を行います，ラベル付きグラフ可視化の新しい技術を研究しています．また，巨大なタグクラウド地図を用いたTopigraphy 技術の研究を行い，視覚的にも抽象概念度を効果的に表現する技術の研究をしています．
これまでは，WEB上のサービスをターゲットに開発を行ってきました．現在では，3D描画システ
ムへの実装を行い，地形図情報を俯瞰することが可能となりました．3Dモニタやスマートフォンへの実装も行い，展示では実際にデモをおこないます．

Topigraphyと�Topigraphy 3D Project

Topigraphy (topic + topography)
ック
い
グラフ
法の �
い
い
�

Topic

タ

タグ抽出技術を用いて，関係データから重要Topicの抽出を行う
関連文献 1 参照

ヘルプの表示

データマイニング技術を用いて，NW（ネットワーク）データとして表現
関連文献 3 参照

NW

xy

Topic空間の地図を，OpenGLを用いて3D描画．
簡単Installで，デスクトップで利用可能．

タ

z座標データラベル付きグラフ可視化技術を用いて座標計算 関連文献 2 参照
データの特性を解析し，最適なｚ座標を算出
関連文献 1,3 参照

背景の透過など

エッジとメッシュの消去とクリック
によるハイパーリンク動作

３Ｄモニタ対応

スマートフォン対応

座標情報から地形図を作製
関連文献 １ 参照

Topigraphy System

購買情報，ブログ記事，投稿画像，
論文情報，など．様々なデータで解析を行っています�
１．K. Fujimura, S. Fujimura, T. Matsubayashi, T. Yamada and H. Okuda.:"Topigraphy: Visualization for Large-scale Tag Clouds",WWW2008
２．松林達史, 山田武士, 藤村滋, 藤村考:“固有楕円ポテンシャルを用いたラベル付き
グラフ可視化の座標計算”, 情報処理学会，TOM21, Vol.1, No.1, pp.88--101, (2008)
３．松林達史, 山田武士:“Topigraphy: Tag Mountains”, 第5回ネットワーク生態学研究会

���

協創情報研究部� �
知能創発環境研究グループ- 27 -

ウェアラブルセンサを用いた
ライフロギングについて

隠れマルコフモデルのための高速探索�
隠れマルコフモデル（HMM; Hidden Markov Model）はシーケンスを確率に従った状態の遷移として表現するデータモデルです．音声認識，自然言語処理，遺伝子解析などの多くのアプリケーション
において使われています．

アプ
� 腕に取り付けたカメラやマイクや加速度計などの様々なセンサにより，人の日常生活の記録
および，行動の認識を行います．特に本研究では，ユーザが使っているモノをカメラで捉えることにより，モノを用いた行動の認識を行います．

アプ
チ 本研究では与えられた問い合わせシーケンスに対して，モデル集合の中から最適なモデルを探索する問題を対象とします．このような探索はモデルによって推定される尤度によって行われますが，多大な計算コストを必要とします．そこで尤度近似に基づく効率的な探索手法を提案します．

使われているモノの情報を用いて行動を学習することで，これまでには不可能だった複雑な行動の認識ができるようになりました．行動を認識することで，その行動に応じたサービスの提供や人の行動の記録などができるようになります．

医療，遺伝子，交通量データを用いた実験により提案手法の有効性を確認しました．提案手法は探索漏れがないことを保証しながら，モデルの探索を高速に行うことができます．従来手法と比べ探索時間を大幅に低減化させ，最大で526倍の高速化を達成しました．

情

情・
センサの小型化や価格の下落から，その普及が広がっています．環境や身体に装着したセン
サにより日常生活を記録，認識することが現実的になってきました．

報

報
研究目的

提案手法の特長

問合せシーケンスについて，HMMの集合の中から尤度が高いモデルを探索．

図1：想定する理想的るなセンサデバイス[カメラ]

・手で使っているモノの色合い[マイク]・使っているモノが発する音
・水流の音や掃除機の動作音など[加速度センサ]
図2：実装したプロ ・モノを使うときの特徴的な手の動きや姿勢
トタイプデバイス・歯磨きの動きや掃除機を持つ姿勢など•画像の� かのみしか利用しないため，プ
ライベートな画像を撮影してしまうため．

図3：ココアを作っているときのデバイスが取得したセンサデータの例（上部：画像データ，下部：加速度データ）
�学

学• 加速度センサやマイクのみでは，歩く，自転車に乗る，手を洗うなどの単純な行動しか認識できない．

�なるの•掃除機がけをする，コーヒーを作る，サ
プリメントを飲む，水やりをする，パスタを作る，などの，15種類のモノを手で利用する行動を認識しました．

科

科

の研究の
•カメラをセンサデバイスに装着し，使っているモノを撮影することで， ノを
った
を認識
できます．

1. 高速探索
最適なモデルを効率的に探索．
2. 正確性探索においては精度を犠牲にしない．

全てのモデルの尤度を求めるには高い計算コストがかかる．

3. モデルタイプ
Ergodic HMM，Left-right HMMなど
モデルタイプに依存しない．

アプローチ

様々な粒度で近似尤度を計算．
尤度の上限値を使ってモデルを枝刈り．

“類似した”モデルを統合する
ことによりコンパクトなモデルを作成．

不必要なパスを取り除いて尤度計算をさらに高速化．

�T. Maekawa, et al.: Object-based Activity Recognition with Heterogeneous Sensors on Wrist,
Proc. of Pervasive 2010 (May 2010).
前川 卓也，et al.: ウェアラブルセンサによるモノを用いた行動の認識について, 第25回ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (2010UBI-25) (2010年3月).
T. Maekawa, et al.: Wristband Type Sensor Device for Recognizing Activities that Involve
Object Use, Proc. European Conference on Ambient Intelligence, Poster, (Nov. 2009).

Y. Fujiwara, Y. Sakurai, M. Yamamuro: “SPIRAL: Efficient and Exact Model Identification for
Hidden Markov Models”, ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery
and Data Mining (KDD), pp. 247-255, Las Vegas, Nevada, August 2008 (Best Paper Awards).
Y. Fujiwara, Y. Sakurai, M. Kitsuregawa: “Fast Likelihood Search for Hidden Markov Models”,
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), Vol. 3, No. 18, November
2009.

�

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�

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�

協創情報研究部 知能創発環境グループ- 28 -

保���

協創情報部 知能創発環境研究ループ- 29 -

トピックモデルに基づくデータマイニング

大量の時系列データストリーム(Webアクセスログやセンサデータなど) からトレンド検出や分類，異常検出などのために共通するパターンをリアルタイムに検出する手法が求められています．しかし，従来の手法では計算コストがデータ長に比例して増大するため，リアルタイム検出が困難でした．

・
インターネットをはじめとして，私たちのまわりには膨大な情報があふれており，その中から不要な情報を捨て，有益な知識を取り出すことは，重要な研究課題となっています．トピックモデルを用いたデータマイニングはこの課題の解決法として近年注目されています．

プ
部分シーケンスパターンの間の類似性を評価するために，従来ダイナミックタイムワーピン
グ距離で行っていました類似判定をオリジナルのスコアリング関数に基づく類似判定に変更．類似度が高
いほどスコアが上昇するという仕組みにより，似ていないパターンを効率的に排除することができました．

�プ� トピックモデルとは，文書が潜在意味（トピック）に基づいて生成される過程を確率的に表現したモデルです．データを用いてモデルを学習することで自動的にトピックを抽出できます．トピック
モデルは，文書，画像，購買データなど様々なデータでその有効性が確認されています．

検出精度を犠牲にすることなく，計算時間とメモリ使用量を大幅に削減することに成功．データを蓄積することなく，到着と同時に一定の計算コストで処理を行います．蓄積されたデータセットに対しても，数千行のWebアクセスログ間の共通パターンを1秒未満で検出できるようになりました．

トピックモデルに基づく３つの技術を開発しました．１）大規模データの直感的な理解を可能にする可視化技術，２）ユーザ行動履歴データを用いたトレンド解析技術，３）内容と関連するキーワードの自動判別技術．それぞれ従来技術と比較し優位性を示しました．

ダイナミックタイムワーピング距離を利用

Value

文書群の可視化

トピック毎の単語分布

学

文書毎のトピック比率

学
Value

応用

トピックモデル

大規模データの全体的構造が直感的に分かる

ym

教授
論文
ノーベル賞

多くの類似度計算行列が必要
・計算コスト&メモリ使用量：線形増加 O(nw2+mw2）

産業
円
経済

xn

ゴール
ボール
サッカー

X

経済

x1

科学

Time
Time
アプリケーション・Webクリックストリームにおける類似アクセスパターン検出
・センサネットワークにおける類似変動検出

y1

スポーツ

Y

トレンド解析
スポーツ

パターン検出例
本手法
オリジナルのスコアリング関数を利用

生成

j=m
センサA

センサB

センサ間に隠れた類似する
温度変化を発見

温度センサから取得されたデータ

Y
j=1
j=
i=1

i=n

X

1枚の類似度計算行列のみ
・計算コスト&メモリ使用量：一定値 O(w）※m, n：ストリームX とY の長さ
w：ワーピングスコープの幅

メールサイト

ブログサイトWebサイトのアクセス数を記録したデータ

メールサイトとブログサイトのアクセスパターンの類似性を
事前の知識なく検出

�

櫻井

豊田

�

� � �

協創情報研究部 知能創発環境研究グループ- 30 -

����

サッカー・ワー
ルドカップに日本代表が出場したことの経済効果を××教授が試算・・・

文書集合を用いてモデルを学習することにより•各文書が含むトピック•各トピックの特徴的な単語が発見できる

経済

トピックの流行が分かる科学

時間

内容と関連するキーワードの判別
?

機械学習
研究

NTT

あとで読む

データ

ノイズが多いデータも解析可能に
文
Tomoharu Iwata, Takeshi Yamada, Naonori Ueda, "Probabilistic Latent Semantic
Visualization: Topic Model for Visualizing Documents," KDD2008
Tomoharu Iwata, Shinji Watanabe, Takeshi Yamada, Naonori Ueda, "Topic
Tracking Model for Analyzing Consumer Purchase Behavior,“ IJCAI2009
Tomoharu Iwata, Takeshi Yamada, Naonori Ueda, "Modeling Social Annotation
Data with Content Relevance using a Topic Model,“ NIPS2009

Machiko Toyoda, Yasushi Sakurai, “Discovery of Cross-Similarity in Data Streams,” Proc.
IEEE Int. Conf. on Data Engineering (ICDE 2010) pp. 101-104, 2010.
豊田真智子, 櫻井保志, 市川俊一, “データストリームのための部分シーケンスマッチング”,
DEIMフォーラム2009, E8-7, 2010. (最優秀論文賞受賞)

��

学習
文書集合

科

科

データストリームからの類似部分シーケンスの検出
・事前の知識なくデータが到着する度にリアルタイムに処理

報

報

従来手法
研究目的

�

�
協創情報研究部 知能創発環境研究グループ- 31 -

情

情

データストリームのためのパターン検出匿名性・プライバシの高精度検証に向かってー数理的技法と暗号理論の融合によるセキュリティ・プロトコルの高精度自動検証ー

最新の医療情報を知ることは人々の切実な願望です．しかし，その多くは英語で記述されており，難解な長文も数多くあります．こうした文を日本語で読めるようにすることは大きな技術課題です．
また，内容理解のためには，単なる翻訳だけではなく，文書の意味構造を明らかにすることも必要です．

・
電子投票や医療に関わる通信などでは，通信プロトコル（通信の仕組み）により匿名性・プ
ライバシなどの安全性が担保される必要があります．通信プロトコルの安全性を人手で正確に検査することは困難であるため，自動的に検証する方法が必要です．

アプ
英日統計翻訳の高精度化のため，文を節に分割し，それらを個別に翻訳した後，統合する手法，英文を日本語の語順に並び替える手法を導入しました．内容理解に関しては，文書の意味構造解析，
つまり修辞構造解析を利用し，半教師あり学習と効率的な特徴抽出手法を導入しました．

�プ
� 通信プロトコルの安全性は暗号理論の枠組み（暗号学的モデル）を用いて定義されます．この枠組では安全性を高精度で検証できますが自動化が困難です．そこでより単純なモデル（記号モデル）
を用いて自動検証を行い，単純なモデルでも高精度検証ができることを暗号理論に基づいて示します．

高精度な英日翻訳と修辞構造解析器を実現し，医療情報アクセスシステムを作成しました．その第一ステップとして医学生物学分野の英語論文アブストラクトのデータベースである PubMed に対し，日本語で検索し，その結果も日本語で提示，さらに情報の取捨選択も容易にできるシステムを作成しました．

未解決問題の，一方向性関数を用いた通信プロトコルの匿名性・プライバシの高精度自動検証を可能にしました．一方向性関数は，パスワードの暗号化などのために非常に多くの通信プロトコルで用いられていますので，従来より多くの通信プロトコルを検証できるようになりました．

報

報※米国国立医学図書館（NLM）が提供するPubMedを利用しています．
京都大学 金子周司氏らが開発したライフサイエンス辞書を利用しています．

�

文

�

分

て

Divide and Translate

一方向性 投票サーバ
関数を利用

投票者

John lost the book that borrowed last week from Mary？

John lost the book _sthat borrowed last week from Mary.
B-obj I-obj B-met I-met I-met B-res

B-con I-con

文John saw a beautiful girl yesterday.
John yesterday a beautiful girl saw.

各セクションに偏って出現する単語列を特徴として学習

ジョンは

昨日

英語文書

日本語クエリThere is no establishedsecond line chemotherapy
with・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
The combination of capecitabine and oxaliplatin・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

�

膵癌の化学療法？
PubMed：
英語論文アブストラクト
データベース

美しい 少女を 見た• 確率的動作あり• 計算時間制限

攻撃者(Turing機械)

� Head Final English

本…|0|1|0|0|1|…

一方向性関数を用いた通信プロトコルについて
�
�
証
度 証 可
であることを解明

逐語訳

修辞構造付き日本語訳
ゲムシタビンによる化学療法行った患者に対する2次治療法は未だ確立されてない．
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
カペシタビンとオキサリ
プラチンの併用療法が有効．

単純なモデル（記号モデル）（例：投票プロトコル）
一方向性 投票サーバ
関数を利用

投票者

攻撃者
規則に
従い動作

「誰が候補者Xに投票したか」を，
�に
攻撃者が
知る
が い

enc(k, m), k⇒m<m1, m2>⇒m1:

文

数理的技法を用いて自動的な検証が可能

単純なモデル（記号モデル）
における安全性（例：投票の匿名性）？
「誰が候補者Xに投票したか」を，
攻撃者がいく
か
知ることが
い
全く

• 確率的動作なし• 計算時間無制限�

磯崎秀樹, “英日翻訳における語順について”, 言語処理学会第16回年次大会, pp.884-887,
2010.
平尾努，鈴木潤，磯崎秀樹，永田昌明, “半教師あり系列ラベリングによるアブストラクトのセ
クション分割”, 言語処理学会第16回年次大会, pp.98-100, 2010
J. Suzuki, H. Isozaki: “Semi-Supervised Sequential Labeling and Segmentation using
Giga-word Scale Unlabeled Data”, Proc. ACL-08:HLT, 2008

H. Comon-Lundh, Y. Kawamoto, and H. Sakurada. Computational and Symbolic Anonymity inan Unbounded Network. JSIAM Letters, Vol.1 (2009), pp.28-31, 20
2009
H. Comon-Lundh, M. Hagiya, Y. Kawamoto, and H. Sakurada. Comput
Computational and Symbolic
Anonymity in an Unbounded Netwo
Network. In Proc. of FCC2009., pp.5-6, 2009

真野
櫟

藤田
塚田

�

(

�
協創情報研究部 言語知能研究グループ

櫻田

��

� )

協創情報研究部 情報基礎理論研究グループ
E- 32 -- 33 -

学

学

文アブス ク 文
クシ ン
分
文系列の グ�ン
シ ン⇒半教師あり系列ラベリングを利用

暗号学的モデルにおける高精度の安全性（例：投票の匿名性）

安全性を高精度で検証できるが，自動化が困難

科

科

暗号学的モデル（例：投票プロトコル）

析

情

情

医療情報アクセスシステム

テーマ展示人 間 科 学

量子コンピュータ
ー超高速計算を実現する量子回路ー

乳児の日本語音声の知覚発達過程

�
次世代の超高速コンピュータとして期待される量子コンピュータの実現に向け，広く研究が進められています．しかし，情報を表現する基本単位である量子ビット等の計算資源には限りがあります．
そこで計算資源を有効に利用し，超高速アルゴリズムを効率的に実行する方法（量子回路）が不可欠です．

ことばの獲得の第一歩は，赤ちゃんが自分を取り巻くことばの音声の特徴を分析し，その特徴に合わせて知覚様式を変化させることに始まります．しかし，日本語に対するこのような知覚様式の適応化が，いつ，どのようにして起こるのかはまだわかっていません．

アプ� ２つの自然数の加算は因数分解問題や離散対数問題を解く超高速アルゴリズムの核となります．そこで，加算を実行する効率的な量子回路を提案します．量子ビット数を増やさずに実行時間に対応する基本演算数を節約するため，現在のコンピュータ上のアルゴリズムである桁上げ伝搬法を利用します．

アプ� 日本語に特有の音声構造には，促音・長母音・アクセントといったものがあります．これらの音声構造を日本人の赤ちゃんがどのように知覚しているのか，また月齢によって知覚の精度がどのように変化するのかを行動実験によって客観的に捉えることで，日本語に固有の知覚変化過程を検証しました．

情

桁上げの処理を量子回路として効率的に実現することに成功し，従来と同数の量子ビットで基本演算数を大きく節約した加算回路を構成しました．これを超高速アルゴリズムに応用し，従来と同数の量子ビットからなる量子コンピュータにより楕円曲線暗号が高速に破られてしまうことを明らかにしました．

対象とした各音声構造について知覚様式に変化が起こる時期を同定しました．さらに，こうした知覚変化過程において，これまで実証されていなかった新しい知覚発達モデル（促音＝後天的形成型・長母音＝再形成型）を見出しました．

報
科

超高速計算

学

重ね合わせ状態

核となる演算
因数分解問題，離散対数問題，…

量子コンピュータ

超高速アルゴリズム

a, b 加算 a+b

実現

実行

効率的な量子回路
計算資源の
有効利用

少ない量子ビット少ない基本演算 = 実行時間の削減

加算

提案回路
• 桁上げの処理を効率的に実現• 基本演算数を削減

暗号の安全性の解析へ応用��
Yasuhiro Takahashi, Seiichiro Tani, and Noboru Kunihiro, “Quantum addition circuits andunbounded fan-out,” Asian Conference on Quantum Information Science, pp. 45-46, 2009.

高橋
康博

河野
泰人

加藤
豪

�

o

�

�

協創情報研究部 情報基礎理論研究グループ- 34 -

1. Mugitani, R., Kobayashi, T., & Amano, S. (2006). Perception and lexicalacquisition of Japanese pitch accent in infants. BUCLD31, [Abstract], 65, Boston,USA.
2. Mugitani, R., Pons, F., Fais, L., Dietrich, C., Werker, J., and Amano, S. (2009).
Perception of vowel length by Japanese- and English-learning infants.
Developmental Psychology, 45(1), 236-247.
3. 麦谷綾子, 乳児期の母語音声・音韻知覚の発達過程, ベビーサイエンス, vol.8,
38-49.

谷� �o�o

協創情報研究部

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言語知能研究グループ- 35 -

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あるはずなのに見えない声を出す・聞く脳の仕組みの相補性ー錯視が明らかにする「知覚的気づき」のメカニズムー

・
私たちは日常会話の中で，言葉を発する／聞くことを繰り返し自然に行なっていますが，その行為を支える神経基盤は複雑で，未だに解明されていません．近年，脳活動観測技術の発達により，言葉を発するとき／聞くときに共通して活動する神経系が存在することがわかってきました．

・
網膜の視覚センサーが光に反応しただけでモノが見えるわけではありません．その信号が脳に伝わっただけでモノが見えるわけでもありません．「見える」という意識体験(意識的気づき)は，どのような情報処理に支えられているのでしょうか？

プ
共通神経基盤が関わる発話と知覚の機能特性を調べるため，２つの実験を行ないました．
１）自分の発した音声が実際と異なるタイミングで耳から入ってきたら，発話動作は変化するか
２）喋り慣れている母語とそうでない非母語を聞くときで，音声の音響的な特徴を捉える能力は変わるか�プ
激しく変化する図形をじっと見続けると緩やかに変化する図形が全く見えなくなるという錯視(順応誘発盲)を発見しました．また，輪郭図形が突然現れると，その図形の内部で変化している映像がピタッと止まって見える錯視(フリージング錯視)を発見しました．

実験により，発話制御・音声聴取メカニズムの密接なリンクを示唆する次の結果が得られました．
１）自分の発した音声が実際より少し早く耳から入ってくると，直後の発話動作も早くなる
２）母語よりも非母語の方が，音声の音響的な特徴の差をより細かく聞き分けることができる

これらの錯視は，「見える」という体験にとって「時間変化」の信号がとても重要な条件である
ことを示しています．知覚的気づきは変化信号の強さやタイミングによって大きく変わるからです．脳には顕著な変化の信号を引き金として知覚的気づきを決めているメカニズムがあると考えられます．
順応

テスト

発話制御系

聴覚処理系

英語母音(A)

発話動作

知覚
知覚

緩やか
時間

音声知覚

少し変えた英語母音(B)pa pa pa pa pa pa pa
�

に運動するパタンを数十秒ほど見るか

ゆっくりと現れるパタンを見る

何も見えない時間

人

人
科

Yes, we can!

学

自分の声が一瞬早く耳から入ってくると…

日本語が母語の人が聞くと…

唇の開き

次に

いいえ，違う音に聞こえます

が
く

ミング

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フリージング錯視
色やパタンがなめらかに変化する映像のなかに，強い輪郭図形を突然表示します．すると，輪郭で囲まれた内部のパタンや色がしばらく止まって見えます．

ゲート機構
知覚的
気づき

色・パタン
などの情報

人の方が
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にくい

知覚的気づきのゲート機構
映像の色・形・動きなどのデータは脳の様々な視覚皮質で処理されます．一方で，映像のなかの顕著な変化の情報が取り出されます．変化信号がゲート機構をト

変化信号

音声を発しているとき／聞いているときに共通して活動する脳部位が存在する（廣谷 2010）

視覚センサー

リガすると知覚データは統合され意識に上ります．

低次処理

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Sadao Hiroya, Takemi Mochida, and Makio Kashino, “Japanese native speakers discriminate
English vowel formant frequency better than English native speakers", Proceedings of the
7th International Seminar on Speech Production, pp. 143-150, 2006.
廣谷 定男, “調音と脳活動の計測による音声知覚の運動理論の検証,” 電子情報通信学会
技術研究報告, vol. 109, no. 451, SP2009-162, pp. 81-86, 2010.

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人間情報研究部 感覚運動研究グループ- 36 -

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Motoyoshi, I. & Hayakawa, S. (2010). Adaptation-induced blindness to sluggish stimuli.
Journal of Vision, 10(2):16, 1-8.
Motoyoshi, I. (2007). Temporal freezing of visual features. Current Biology, 17, R404-406.

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人間情報研究部 感覚情動研究グループ- 37 -学

順応誘発盲錯視
激しく変化する視覚パタンをしばらく眺めた後で，静止パタンをゆっくりと表示すると，それはどんなに強くしても見えません．ただし突然現れるパタンや動くパタンは見えます．

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英語が母語の人が聞くと…

間

間

一定の速さで発話しようとしても…

MEMO

感情を測る
楽しい，不快，嬉しい，不安だ，悲しい，心地よい・・・，人の感情は様々です．感情は意
思決定や物事の認識といった日常行動に強く影響を及ぼすため，その科学的解明が求められています．この研究では様々な測定手法によって人の感情を「客観的に」評価することを目指しています．
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血管や瞳孔の拡大収縮，呼吸や心拍リズムの変動など，自律神経が織り成す身体の様々な変化を測定しました．また，爪から人の遺伝子情報を読み取り，遺伝子の違いによって感情の評価の仕方がどう異なるかを調べました．
音や画像，音楽といった感覚を刺激するものに対する人の感情が，自律神経の応答から推定されることがわかりました．また，人が生来持っている遺伝子の型が人の感情をある程度制御している可能性を見出しました．

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大石

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Ooishi & Kashino “Analysis of autonomic response to soundinduced emotion”, P3-e03, Neuro science, 2009
Koizumi, Kitagawa et al., “Serotonin transporter gene and inhibition of
conflicting emotional information”, Neuroreport (in press)
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佐藤

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- 38 -

�- 39 -MEMO

NTT コミュニケーション科学基礎研究所
オープンハウス 2010 実行委員会（実行委員長） 吉村 和之（副 委 員 長） 櫻井 保志（委- 40 -員） 河野 泰人／戸嶋 巌樹／三上弾／山下 直美