食堂入口

オ ー プンハウス 未×来 想 論

5F

食堂

2009

エレベーターNTT CS
CS研
B-3

C-1

A-4

C-2

A-1
A-3

3F

C-3

B-4

B-2

喫煙所

講演中継
会
場

D-2

A-2
D-1

エレベーター

講演中継
会
場

B-1

エレベーター

講演会場

1F
エレベータークローク
エレベーター

受付

入口

通行可能領域

講演会場

食堂

トイレ

テーマ展示
場とコミュニケーション
A-1 皆さまに 使っていただく t-Room −機能と効率とアウェアネスのスケーラビリティの追求−
A-3 インターネットを創造的に使う −様々なビジュアル技術によるネット上の共同制作−

A-2 会話を盛り上げ，親しんでもらうコンピュータ −思考・共感の喚起がもたらすコミュニケーション環境−
A-4 センサネットワークが見せる世界の様相 −実世界セマンティクス環境の研究−

メディアとコミュニケーション
B-1 会話の流れが一目瞭然！ −コミュニケーションシーンを理解する音声映像技術−
B-3 音や映像から情報を引き出す −最先端のメディア情報抽出技術を体験−

B-2 生きている音をそのまま伝えよう −MPEG-4 ALSによる音響信号のロスレス伝送−
B-4 あなたの「知りたい！」を助けます −言語処理技術：新しい意味解析の時代を拓く−

C-1 データを生み出す隠れた原理を発見する −ベイズ機械学習による情報生成過程のモデル化−
C-3 量子通信が作る安全で快適な世界 −プロトコル設計にむけた量子通信の数学的性質の解明−

C-2 論理×確率で安心・安全を極める −フォーマルメソッドと暗号理論の融合−

人間科学
D-1 見る，触る，身体が動く −脳と身体の統合的理解を目指して−

D-2 見る，聞く，気持ちが動く −感覚と感情の認知脳科学−〒619-0237 京都府相楽郡精華町光台2-4（けいはんな学研都市）
TEL.0774-93-5020 FAX.0774-93-5015

NTT

コミュニケ ーション科 学 基 礎 研 究 所

計算科学

ht t p : //w w w. ke c l . nt t . c o . j p/o p e n ho u s e / 2 0 0 9 /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 外村 佳伸

NTT CS研オープンハウス×未来想論2009
ー 人間を知り，情報の本質に迫るコミュニケーション科学 ー
今ほど，科学技術が人間・自然・社会にとって調和的に発展すべきであると言われている時代はありません．これは，世の中の関心が最も高まっている地球環境問題にとどまらず，ICTを含むあらゆる技術の可能性と影響力が地球レベルに達し，今や人類全体の課題となっているからでしょう．地球環境問題や国際的な経済問題でまさに待ったなしの状況の中，これからの科学技術が，経済・産業の繁栄をもたらしつつも，社会の健全な秩序を維持し，さらに生命の基盤たる自然のバランスを保ちながら，いかに人が暮らし易い環境の実現に貢献できるか，人類の知恵が試されていると言えるでしょう．CS研
では，こうした課題に対し，人間科学と情報科学両面からのアプローチとその融合が重要と考え，人を取り巻く賢い環境をめざす環境知能のコンセプトのもと，計算科学，メディア科学，コミュニケーション科学，人間科学の分野における先端研究と，領域を超えたシナジーを実現する先端的な研究を推し進めています．
NTT CS研オープンハウス×未来想論2009においては，「人間を知り，情報の本質に迫るコミュニケーション科学」をテーマに，私たちの最新の研究成果をご覧頂くほか，ホットな話題を取り上げて議論する未来想論のセッションを設けます．NTT CS研オープ
ンハウス×未来想論2009が，皆様と一緒に，人と技術のあり方や可能性を考え，刺激し合い，新たな展開につながる，まさに共進化の場となることを祈念し，所員一同，皆様のご来場に心より感謝申し上げます．

--

目

次

目

■ 所長あいさつ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1■ 会場案内・講演スケジュール・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4

次■ テーマ展示
B メディアとコミュニケーション
B-1 会話の流れが一目瞭然！ −コミュニケーションシーンを理解する音声映像技術−・ ・・・・・・・・・・・・・ 29

実時間会議モニタリング −リアルタイム & マルチモーダル対話シーン分析−・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 30
激しく動いても見失わない顔追跡 −複雑な動きに対して頑健な顔姿勢追跡−・・・・・・・・・・・・・・・・ 31● 会議も！談話も！実シーンの会話の文書化 −会話音声認識・検索技術−・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 32● 会話の中から各話者の声を明瞭に聞き分けます −残響に頑健な音声分離抽出技術−・ ・・・・・・・・・・・ 33● 響いた収録音声を，くっきりとした音声に！ −映画 / テレビ /CM の音声編集・調整用 残響除去ソフト−・ ・・・ 34●●■ 所長講演未来八景・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7−時空感で考える情報環境デザイン−

B-2 生きている音をそのまま伝えよう − MPEG-4 ALS による音響信号のロスレス伝送−・ ・・・・・・・・・・ 35■ 未来想論（来場者の皆様との交流セッション）●●

コンピュータが言葉の意味を理解できると何が変わるか？・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 8−検索エンジンを超えるもの−

生きている音だからできること −ライブ演奏音響ロスレス配信実験−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 36
生きている音を聞いてみよう − ALS 準拠データのディジタル機器による再生−・・・・・・・・・・・・・・・ 37

B-3 音や映像から情報を引き出す −最先端のメディア情報抽出技術を体験−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 39

音響信号から音の " 設計図 " をひもとく −複素 NMF と複合自己回帰系による音響信号のスパース表現−・ ・・・・ 40
この歌何点？ −自己類似度特徴による音楽の類似度測定−・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 41● 大事なものを見分け，学び，認識する −視覚の特性を反映した未登録物体の自動検出と学習−・・・・・・・・・ 42● たくさん利用されている人気動画をさがそう −大規模メディアデータのリンク構造解析−・・・・・・・・・・ 43● 実証実験結果報告 −インターネット上での音楽・映像コンテンツの使用を特定−・ ・・・・・・・・・・・・・・ 44●●

QoLを支える次世代インタフェース・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 9−ニーズとシーズを無理なくマッチさせる社会に向けて−■ 研究講演

B-4 あなたの「知りたい！」を助けます −言語処理技術：新しい意味解析の時代を拓く−・ ・・・・・・・・・・ 45

言葉の意味を読み取る −述語項構造解析−・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 46「なぜ」に答える質問応答システム NAZEQA −原因表現の自動獲得と機械学習に基づく理由検索−・ ・・・・・ 47● 最新の医療を知る手助けをします −統計的自然言語処理に基づく医療情報読解支援システム−・ ・・・・・・・・ 48●

人と人との会話を解き明かす・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 10−コミュニケーションを科学する映像音声技術−

質感を生み出す脳のメカニズム・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 12●

C 計算科学C-1 データを生み出す隠れた原理を発見する −ベイズ機械学習による情報生成過程のモデル化−・ ・・・・・・・ 49−感性情報の理解と制御に向けて−

話題の時間変化を追跡する −生成モデルに基づく時系列解析技術−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 50
誰が私と似てる？どの文書がこれに似てる？ −著者の興味と文書内容の関係に着目した潜在変数モデル−・ ・・・ 51● 隠れた単語を発見する：源氏物語から blog まで −無限マルコフモデルによる教師なし形態素解析−・・・・・・ 52● 多様なキーワードから価値あるものを抽出する −内容に関連するタグを抽出するためのトピックモデル−・ ・・・ 53●●

所長講演，未来想論，研究講演のビデオアーカイブは，イベント終了後1年間の予定で，ウェブサイトよりご覧いただけます．

http://www.kecl.ntt.co.jp/openhouse/2009/

C-2 論理×確率で安心・安全を極める −フォーマルメソッドと暗号理論の融合−・ ・・・・・・・・・・・・・・ 55

フォーマルメソッドと暗号理論をつなぐ鍵 −論理学と確率論をつなぐ−・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 56
99.999…%安全です −フォーマルメソッドから暗号理論へ−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 57● 頑固なバグも楽々発見 −暗号理論からフォーマルメソッドへ−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 58●■ テーマ展示A●

場とコミュニケーション
A-1 皆さまに使っていただくt-Room −機能と効率とアウェアネスのスケーラビリティの追求−・ ・・・・・・ 15

汎用の ミドルウェア 三代目 −時間と空間の再構成が可能な環境を創る−・・・・・・・・・・・・・・・・ 16● どこからも
どこでも聞こえる HiFi 音 −スクリーン上に音響イメージを再現するスピーカ−・ ・・・・・・・ 17● ありがたや離れていても 同室感 −ユーザの座席配置が遠隔協調作業に及ぼす影響について−・ ・・・・・・・ 18●

A-2 会話を盛り上げ，親しんでもらうコンピュータ −思考・共感の喚起がもたらすコミュニケーション環境−・・・ 19●

みんなの会話を盛りあげるシステム キャンプ −感情に働きかける思考喚起型多人数対話システム−・・・・・・ 20
親しみやすく，話したくなるシステム マフィン −共感喚起型対話システム−・ ・・・・・・・・・・・・ 21

C-3 量子通信が作る安全で快適な世界 −プロトコル設計にむけた量子通信の数学的性質の解明−・ ・・・・・・・・ 59●●

量子プロトコルの簡単レシピ −巨大ネットワーク上での量子プロトコル構成法−・ ・・・・・・・・・・・・・ 60
量子ビットが創る不思議なネットワーク通信 −量子ビットにおけるコピーの困難性の解析的性質−・・・・・・・ 61

D 人間科学D-1 見る，触る，身体が動く −脳と身体の統合的理解を目指して−・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 63−共同制作を活性化する協調パターンの導入−・ ・・・・・・・・・・ 24

身体知覚の不思議 〜動かす／動かされる時〜 −能動運動情報の身体知覚における役割−・ ・・・・・・・・・ 64
運動学習の不思議 〜環境が脳をスイッチ！〜 −トレーニング環境で変わる脳の運動学習モード−・ ・・・・・・ 65● 温度感覚の不思議 〜触覚で温度感覚が変わる〜 −温度感覚と触覚の統合メカニズムの解明−・・・・・・・・・ 66● 力感覚の錯覚を利用して視覚障がい者を道案内 −手のひらサイズの多自由度「ぶるなび」による歩行誘導−・ ・・ 67

A-4 センサネットワークが見せる世界の様相 −実世界セマンティクス環境の研究−・・・・・・・・・・・・・ 25

D-2 見る，聞く，気持ちが動く −感覚と感情の認知脳科学−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 69●●●

A-3 インターネットを創造的に使う −様々なビジュアル技術によるネット上の共同制作−・・・・・・・・・・・・ 23●

ネット上のみんなで作るアニメーション

無数にあるモノとデキゴトを収集する方法 −稠密に配置されたセンサノードからの効率的情報収集技術−・ ・・・ 26● このデキゴトはどのように見えている？ −センサデータ解釈のための実世界知識構築技術−・ ・・・・・・・・ 27● センサで分かる人の日常行動 −身体に装着した多種のセンサを用いた日常生活行動認識−・ ・・・・・・・・・・ 28●--

物理・画像・知覚の秘められた関係 −自然画像から探る視覚の仕組み−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 70
感情で見え方が変わる −感情と認知の相互作用−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 71● 目や耳や脳のしくみを楽しむ，学ぶ −錯覚体験ウェブサイト「イリュージョンフォーラム」−・ ・・・・・・・・ 72
●
●

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会場案内図講演スケジュール

会場案内図
講演スケジュール

● テ ーマ 展 示
A-1
A-4

C-2

A-1

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3F

エレベーター

講演会場

B-3

C-1

C-3

A-2

B-4

B-2

A-2

D-2

使っていただく t-Room −機能と効率とアウェアネスのスケーラビリティの追求−
汎用の ミドルウェア 三代目 −時間と空間の再構成が可能な環境を創る−● どこからも
どこでも聞こえる HiFi音 −スクリーン上に音響イメージを再現するスピーカ−● ありがたや離れていても 同室感 −ユーザの座席配置が遠隔協調作業に及ぼす影響について−
●

講演中継
会
場

喫煙所

皆さまに

会話を盛り上げ，親しんでもらうコンピュータ−思考・共感の喚起がもたらすコミュニケーション環境−
みんなの会話を盛りあげるシステム キャンプ −感情に働きかける思考喚起型多人数対話システム−● 親しみやすく，話したくなるシステム
マフィン −共感喚起型対話システム−
●

D-1

A-3

B-1

インターネットを創造的に使う
●

A-4

講演中継
会
場

−様々なビジュアル技術によるネット上の共同制作−
ネット上のみんなで作るアニメーション −共同制作を活性化する協調パターンの導入−

センサネットワークが見せる世界の様相−実世界セマンティクス環境の研究−
無数にあるモノとデキゴトを収集する方法 −稠密に配置されたセンサノードからの効率的情報収集技術−● このデキゴトはどのように見えている？
−センサデータ解釈のための実世界知識構築技術−● センサで分かる人の日常行動−身体に装着した多種のセンサを用いた日常生活行動認識−●

エレベーター

B-1

会話の流れが一目瞭然！

−コミュニケーションシーンを理解する音声映像技術−
実時間会議モニタリング −リアルタイム & マルチモーダル対話シーン分析−● 激しく動いても見失わない顔追跡−複雑な動きに対して頑健な顔姿勢追跡−● 会議も！談話も！実シーンの会話の文書化−会話音声認識・検索技術−● 会話の中から各話者の声を明瞭に聞き分けます−残響に頑健な音声分離抽出技術−● 響いた収録音声を，くっきりとした音声に！
−映画/テレビ/CMの音声編集・調整用 残響除去ソフト−●

通行可能領域

場とコミュニケーション

メディアとコミュニケーション

計算科学

人間科学

B-2

生きている音をそのまま伝えよう−MPEG-4 ALSによる音響信号のロスレス伝送−
生きている音だからできること −ライブ演奏音響ロスレス配信実験−● 生きている音を聞いてみよう−ALS準拠データのディジタル機器による再生−●

B-3

音や映像から情報を引き出す−最先端のメディア情報抽出技術を体験−
音響信号から音の"設計図"をひもとく −複素NMFと複合自己回帰系による音響信号のスパース表現−● この歌何点？
−自己類似度特徴による音楽の類似度測定−● 大事なものを見分け，学び，認識する−視覚の特性を反映した未登録物体の自動検出と学習−● たくさん利用されている人気動画をさがそう−大規模メディアデータのリンク構造解析−● 実証実験結果報告−インターネット上での音楽・映像コンテンツの使用を特定−●● 講 演 ス ケ ジュール
6月4日（木）

6月5日（金）所長講演

13：00〜13：40

研 究 概 要 講 演（テーマ展示のご紹介）

11：00〜11：30

研究講演

13：00〜14：10

B-4

外村

佳伸（NTTコミュニケーション科学基礎研究所所長）

C-1〈13：00〜13：30〉

研 究 概 要 講 演（テーマ展示のご紹介）−コミュニケー ション を 科 学 する映 像 音 声 技 術−
大塚

未 来 想 論（来場者の皆様との交流セッション）

C-3

勇（人間情報研究部）

博（富士ゼロックス㈱研究技術開発本部

研究主査）

季弘（NTTレゾナント㈱ 技術マーケティング部 担当課長）

平

博順（協創情報研究部）

論理×確率で安心・安全を極める−フォーマルメソッドと暗号理論の融合−
フォーマルメソッドと暗号理論をつなぐ鍵 −論理学と確率論をつなぐ−● 99.999…%安全です −フォーマルメソッドから暗号理論へ−● 頑固なバグも楽々発見−暗号理論からフォーマルメソッドへ−

量子通信が作る安全で快適な世界−プロトコル設計にむけた量子通信の数学的性質の解明−
量子プロトコルの簡単レシピ −巨大ネットワーク上での量子プロトコル構成法−● 量子ビットが創る不思議なネットワーク通信−量子ビットにおけるコピーの困難性の解析的性質−●健太郎（奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 准教授）

桝村−ベイズ機械学習による情報生成過程のモデル化−
話題の時間変化を追跡する −生成モデルに基づく時系列解析技術−● 誰が私と似てる？どの文書がこれに似てる？
−著者の興味と文書内容の関係に着目した潜在変数モデル−● 隠れた単語を発見する：源氏物語からblogまで −無限マルコフモデルによる教師なし形態素解析−● 多様なキーワードから価値あるものを抽出する−内容に関連するタグを抽出するためのトピックモデル−●−感 性 情 報 の 理 解 と制 御 に向 け て−
本吉

−検 索 エンジ ン を 超 えるもの−
乾C-2

質 感 を 生み 出す脳 のメカニズム

コンピュータが言葉の意味を理解できると何が変わるか？

増市

和弘（メディア情報研究部）〈13：40〜14：10〉

15：30〜16：45

データを生み出す隠れた原理を発見する●

人と 人との 会 話を解き明 かす

13：40〜14：10−言語処理技術：新しい意味解析の時代を拓く−
言葉の意味を読み取る −述語項構造解析−● 「なぜ」に答える質問応答システム NAZEQA −原因表現の自動獲得と機械学習に基づく理由検索−● 最新の医療を知る手助けをします−統計的自然言語処理に基づく医療情報読解支援システム−●

未来八景−時 空 感 で 考える 情 報 環 境 デ ザイン−

あなたの「知りたい！」を助けます

未 来 想 論（来場者の皆様との交流セッション）

15：30〜16：45

D-1

見る，触る，身体が動く−脳と身体の統合的理解を目指して−
身体知覚の不思議 〜動かす／動かされる時〜 −能動運動情報の身体知覚における役割−● 運動学習の不思議 〜環境が脳をスイッチ！〜−トレーニング環境で変わる脳の運動学習モード−● 温度感覚の不思議 〜触覚で温度感覚が変わる〜−温度感覚と触覚の統合メカニズムの解明−● 力感覚の錯覚を利用して視覚障がい者を道案内−手のひらサイズの多自由度「ぶるなび」による歩行誘導−●

QoLを支える次世代インタフェース

東中竜一郎（協創情報研究部）−ニーズとシーズを無理なくマッチさせる社会に向けて−

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椎尾

一郎（お茶の水女子大学

伊藤英一（長野大学

理学部

渡邊淳司（人間情報研究部 客員研究員／日本学術振興会 特別研究員）

雨宮智浩（人間情報研究部）

社会福祉学部

教授）
教授）

D-2

見る，聞く，気持ちが動く−感覚と感情の認知脳科学−
物理・画像・知覚の秘められた関係 −自然画像から探る視覚の仕組み−● 感情で見え方が変わる−感情と認知の相互作用−● 目や耳や脳のしくみを楽しむ，学ぶ−錯覚体験ウェブサイト「イリュージョンフォーラム」−
●

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所長講演

未 来 八 景−時空感で考える情報環境デザイン−
NTT CS研オープンハウス×未来想論2009のテーマは「人間を知り，情報の本質に迫る
コミュニケーション科学」です．このテーマには，技術がますます高度化・複雑化しつつある現代にこそ，人にとって何が本当に役立ち，意味があるのかを見極めることが必要であり，そのためには人間そのものをもっと知り，情報の何がどう本質的に関わるかを見極めることが重要だ，という思いが込められています．
生命の長い進化の末に今いる人間は，豊富な感覚，優れた知能を持っていますが，最近の情報環境がいくら高度になったと言っても，人間を十分に活かしているとはまだまだ言えません．またそのことが，逆に人間と技術の間に不調和を生むことにもつながっています．CS研がめざす環境知能の世界では，人間と環境が相互作用しながら共進化していくことが重要だと考えています．そこでは，人間をよく知り，人間の特性をうまく情報環境
によって引き出し，活かすことで，新しい可能性を広げつつも，人と技術が調和する未来像を描いています．その鍵を握るのが，人間の身体感覚を活かすことと，時空間を自在に越えること，すなわち「時空感」です．講演では，時空感の発想に，人と人とのコミュニ
ケーション，サイバー世界との関わり，膨大な情報・知識の駆使などを絡めながら「未来八景」と称して，情報環境が果たすべき未来の役割を，八つの観点で考えてみようと思います．CS研の研究も含めて，果たしてどの景にはどんな技術が求められるのか，皆さんも一緒に思いを巡らせてみませんか．

NTTコミュニケーション科学基礎研究所
所長 外村 佳伸
<プロフィール>
1981年京都大学大学院修士課程修了．同年日本電信電話公社（現NTT）入社．以
来，主に画像・映像を中心とした情報処理，インタラクティブ・インタフェース，
ブロードバンドコンテンツサービスに関する研究開発に従事．1987〜1988年米国
MITメディア研究所客員研究員．2006年より現職．博士（情報学）．

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未来想論

未来想論

（来場者の皆様との交流セッション ）（来場者の皆様との交流セッション ）コンピュータが言葉の意味を理解できると何が変わるか？

QoL を支える次世代インタフェース−検索エンジンを超えるもの−−ニーズとシーズを無理なくマッチさせる社会に向けて−検索エンジンが一般に普及する一方で，文章の表面だけしか扱わないキーワード検索の限界を感じている人も多い

人間と世界を取り結ぶ新しいヒューマンインタフェース技術は，近年，人間科学研究から新しい情報提示手法が提と思います．この限界を克服することを目指し，近年，コンピュータに言葉の意味を理解させる技術が急速に発展し案されるなど，新たな学術領域への広がりを見せています．一方で，来たるべき超高齢化社会に向けて，ヒューマンてきています．人間が文章の行間を読むように，コンピュータが文章の背後に隠された内容を理解できる日も，もうインタフェース技術による生活の質の向上，福祉関連技術への展開に関する期待は大きくなっています． 本パネル

目の前です．本パネルでは，このような意味理解技術によって，今後の検索がどのように変わるのか，検索を超えるではこのような技術革新が未来の社会にどのような恩恵を与えうるのか，あらゆる人の生活の中に浸透させるにはど技術やサービスが生まれ得るのか，専門家を招き，議論したいと思います．

うすればよいか，ニーズとシーズを無理なくマッチさせることができるのかについて議論します．

＜パネリスト> 乾 健太郎（いぬいけんたろう）＜パネリスト> 椎尾 一郎（しいおいちろう）

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 准教授．
専門は計算言語学．言語情報や知識の自動編集に関する研究に従事．1995年東京工業大学博士課程修了．同大学助手，九州工業大学助教授を経て，現職．情報処理学会自然言語処理研究会幹事，Computational Linguistics
編集委員．人工知能学会 1997年度論文賞，COLING/ACL-2006 Best Asian NLP Paper Award，言語処理学会年次大会優秀発表賞等，受賞．博士（工学）．

お茶の水女子大学理学部情報科学科 教授．
1979年名古屋大学理学部物理学科卒業．1984年東京工業大学大学院総合理工学研究科博士課程修了．日本アイ・
ビー・エム株式会社東京基礎研究所に入社． マルチメディアシステム，オフィスシステムなどのユーザインタ
フェースの研究に従事．1997年玉川大学工学部をへて2005年より現職．実世界指向インタフェース，ユビキタ
スコンピューティングを中心に研究．工学博士．

＜パネリスト> 増市 博（ますいちひろし）＜パネリスト> 伊藤 英一（いとうえいいち）

富士ゼロックス株式会社 研究技術開発本部 研究主査．
1991年 京都大学大学院工学研究科修士課程修了．同年，富士ゼロックス株式会社入社．1998年−2000年 スタン
フォード大学CSLI客員研究員およびXerox PARCコンサルタント研究員．現在，富士ゼロックス研究技術開発
本部自然言語処理研究チームリーダー．主な研究対象は，構文解析／意味解析および情報抽出/情報検索．電子
情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会幹事．2003年度言語処理学会優秀論文賞受賞．博士（工学）．

長野大学 社会福祉学部 教授．
1983年愛知工業大学電子工学科卒．早稲田大学大学院理工学研究科特別研修生，富山県高志リハビリテーショ
ン病院研究員，神奈川県総合リハビリテーションセンター主任研究員を経て，2002年長野大学社会福祉学部助教授．現在，教授．博士（政策・メディア）．1998−99年米スタンフォード大学言語情報研究センター訪問研究員．2007−08年米ハワイ大学教育学部教育工学専攻訪問研究員．

＜パネリスト> 桝村 季弘（ますむらとしひろ）＜パネリスト> 渡邊 淳司 （わたなべじゅんじ）

NTTレゾナント株式会社 技術マーケティング部 検索ビジネス推進 担当課長．
1969年生まれ．多摩美術大学 芸術学科卒業．CGムービーやデジタル写真集の制作進行を経て，2001年，㈱NTT-X（現 NTTレゾナント㈱）に入社．編集チーム・リーダーとして，ポータルサイト「goo」のトップページ（http://www.goo.ne.jp/）の企画・UI・運用に携わる．2008年より，新しい検索サービスの企画・開発を担当している．

NTTコミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 客員研究員／日本学術振興会 特別研究員．
2000年 東京大学工学部計数工学科卒，2005年 同大大学院情報理工学系研究科修了（情報理工学博士）．人間の知覚メカニズム・インタフェース工学の研究を行うとともに，メディア芸術の分野にも携わり，人間の感覚と環境との関係性を理論と芸術的応用の両面から研究している．近年は，SIGGRAPHを初めとする学会活動だけでなく，文化庁メディア芸術祭，Ars Electronica等の芸術祭においても数多くの展示を行う．

＜オーガナイザ／パネリスト> 平 博順（たいらひろとし）
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．
1996年 東京大学大学院 理学系研究科 修士課程（固体化学）修了．同年，日本電信電話株式会社入社．2002年
奈良先端科学技術大学院大学 博士後期課程修了．博士（工学）．NTT入社後は，テキスト分類，統計的機械学習，質問応答，バイオインフォマティクス等の研究に従事．2005−2007年 株式会社NTTデータ BI推進センタにてデータ分析コンサルティングの研究開発に従事．現在，協創情報研究部，言語知能研究グループにて述語項構
造解析を中心とする意味解析の研究に従事．

＜オーガナイザ／司会> 雨宮 智浩（あめみやともひろ）
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 研究員．
2002年 東京大学 工学部機械情報工学科卒業，2004年 同大学大学院 情報理工学系研究科修士課程修了，同年
日本電信電話株式会社入社．現在，NTTコミュニケーション科学基礎研究所にて人間の知覚特性や錯覚を利用したウェアラブルインタフェース，力触覚インタフェース，障がい者支援の研究に従事．2008年 大阪大学より博士（情報科学）学位取得．Laval Virtual Grand Prix（2007年）等受賞．

＜オーガナイザ／司会> 東中 竜一郎（ひがしなかりゅういちろう）
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 研究主任．
1999年 慶應義塾大学環境情報学部卒業，2001年 同大学大学院政策・メディア研究科修士課程修了．同年，日本
電信電話株式会社入社．2004年11月より2006年3月までシェフィールド大学客員研究員．現在，協創情報研究部，言語知能研究グループにて，質問応答システム，音声対話システムの研究に従事．博士（学術）．

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研究講演

研究講演

人と人との会話を解き明かす

それがどのように他者によって受け止められたのか？

−コミュニケーションを科学する映像音声技術−ということを指します．現状，このような会話シーン

メディア情報研究部 主任研究員

大塚 和弘
るメッセージは非言語行動や非言語情報と呼ばれていコミュニケーションを科学する

展望

分析の実現には多くの技術的障壁が立ちはだかっていマルチモーダル会話シーン分析システムをさらに発ますが，我々はまずメッセージの伝達の方向性，つま展・拡張していくことで，会議のマルチメディア議事録

り，WhoとWhom，Whenの 推 定 を 基 本 問 題 と し 研 究の自動作成や，テレビ会議システムの自動カメラワーを進めています．

ク，ひいては人間同士の会話に参加できるロボットやます．我々は，これらの非言語情報が，視覚や聴覚なその成果の一つとして，昨年，対面の状況で人と人

エージェントなど，より円滑なコミュニケーションを

私たちは，会議や雑談，電話，電子メールなど，日々

ど複数のモダリティーを介して伝達されている点に着が会話する場面を自動的かつ実時間で分析できるシス実現する新技術の創出に繋がっていくと考えていま

いろいろなコミュニケーションを行なっています．数

目し，人の目と耳の代わりにカメラやマイクを使ってテム「マルチモーダル会話シーン分析システム」を開発

す．そのため現在，画像や音声の要素技術の性能向上をあるコミュニケーションの中でも人と人とが対面で交人の行動を観測し，それを計算機によって分析するこしました［1］．このシステムは，図１に示すように，比行うとともに，顔の表情や声のトーンなど，より豊かわす「会話」は最も基本的なものであり，日々，情報のとで，コミュニケーションのプロセスを明らかにする

較的小規模のミーティングを想定して，テーブル上にな人間の非言語・言語行動を対象とした技術の研究開発

伝達・共有や他者の感情の理解，グループでの意志決定ことができるのではと期待し，画像や音声などメディ置かれたコンパクトな全方位カメラ・マイク（図２）にを進めています．

な ど が 会 話 を 通 じ て 行 わ れ て い ま す．こ れ ま で 遠 隔 地

ア技術の研究開発を進めています．

より画像情報，音声情報を収集し，その情報を処理・統間における人と人とのコミュニケーションを支援する

合することで会話の状況を分析し，その結果をディス

様々な技術が開発され，広く用いられていますが，いプレイ上に表示するシステムです．具体的には，「誰がまだ多くの場面で対面の会話ほどスムーズなコミュニ

い つ 話 し て い る か？」「 誰 が 誰 の 方 を 向 い て い る か？」

ケーションを実現するには至っていません．

「誰が注目を集めているか？」といった会話の状態を即

我々は，時間や距離によるコミュニケーションの障時にモニタリングすることができます．このシステムに壁を解消するような技術を開発するためには，そもそは当研究所で開発されたメディア技術の中でも，全方も人と人とがどのようにメッセージや想いを伝達す位画像上で複数の人物の顔向きを高速で追跡する技術

るのかというコミュニケーションのプロセスを明らかと，３本の遠隔マイクの信号から各人の声の到来方向にする事が重要であると考えています．NTTコミュニと時間区間を頑健に推定する技術，が用いられており，

ケーション科学基礎研究所では，そのようなコミュニ

図１：マルチモーダル会話シーン分析システムの動作の様子．手前のモニタに実時間での分析結果が表示されています．

ケ ー シ ョ ン と い う 現 象 を 科 学 す る た め に， コ ミ ュ ニ

それらの統合により会話シーンの分析が可能になりま【参考文献】

した．このようなマルチモーダル情報に基づいて実時間

ケーションの場面をセンサや計算機を用い，定量的かで複数人物の会話場面を分析するシステムの構築は世

つ 客 観 的 に 計 測・分 析 で き る よ う な 技 術 の 実 現 を 目 指界で最初の試みでした．

マルチモーダル会話シーン分析

図２：全方位カメラ・マイク［1］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〜マルチモーダル全方位センサを用いた顔方向追跡と話者ダ
イアリゼーションの統合〜，” 信学技法MVE2008-68，

しています．

2008．

日常のコミュニケーションにおいて，人はさりげな画像や音声などのマルチモーダル情報に基づいて自く自分の考えを口にして，また，相手の話に耳を傾け

動的に会話の状況を認識・理解するというタスクを我々ています．こうした人の行動は一見何気ないものと感じは，「 マ ル チ モ ー ダ ル 会 話 シ ー ン 分 析 」と 呼 ん で い まますが，そこでは実に多種多様な振る舞いを通じてメッ

す．その目標は，入力情報から会話の６W １Hの記述を

セージの授受が行われています．例えば，言葉以外に自動的に得ることです．６W １Hとは，When（いつ），

も，視線や顔の表情，ジェスチャ，手振り・身振り，声

Where（どこで），Who（誰が），Whom（誰に対して）,のトーンなどが重要な役割を果たしていることが知ら

What（どのようなメッセージを）,How（どのようなれています．これらの言葉以外の行動やそれによる伝わ振る舞いによって）,Why（何故）発したのか？また，- 10 -

大塚 和弘（おおつかかずひろ）
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 メディア情報研究部 主任研究員
2007年 名古屋大学博士（情報科学）．専門は情報科学．1995年日本電信電話㈱NTTヒューマンインタフェー
ス研究所．2001年よりNTTコミュニケーション科学基礎研究所．コンピュータビジョン・画像処理の研究に従事．近年，マルチモーダル情報統合による人と人とのコミュニケーションシーンのモデル化・認識の研究を立ち上げる．情報処理学会 第55回全国大会優秀賞，2007年 ACM 9th International Conference on MultimodalInterfaces Outstanding Paper Award，2008年 電子情報通信学会MVE賞，他受賞．

- 11 -

研究講演

研究講演

は そ う で な い こ と が わ か り ま す． 他 の 様 々 な 表 面 の質感を生み出す脳のメカニズム

画像を分析してもそうです．脳は，このヒストグラム−感性情報の理解と制御に向けて−
人間情報研究部 主任研究員

本吉
質感を見わける脳

感性制御技術勇

画像のなかに隠された手がかりの歪みを手がかりに光沢感を推定しているらしいので

脳の質感情報処理の原理をより深く理解できれば，す．実際，ヒストグラムを人工的に歪めると光沢の知

豊かな質感をもつ画像を伝送したり，実写やコンピュー覚 も 変 わ り ま す．ま た， ヒ ス ト グ ラ ム の 歪 ん だ 画 像 をタ・グラフィクスの質感を自在に制御・合成することがずっと見たあとでは，表面の光沢が変わって見えます

可能になるでしょう．

（順応効果）．

さらに，ここで紹介した「単純な画像特徴のもつ意外

私たちの身の回りにある様々なモノの表面にはそれ

図1に二つの彫刻があります．右のものには強い光沢なインパクト」は，モノの質感のみならず，画像のリぞれ独特の質感があります．ザラザラした表面もあればがあり，左のものにはないということがすぐにわかり

アリティや臨場感といった，視覚的にとらえられる様々

スベスベの表面もあり，金属のように強い光沢をもつ

ます．なぜすぐにわかるのでしょうか？

ものもあれば，ガラスのように透明なものもあります．

にも複雑な凹凸がありますが，画像全体のもつ統計的

私たちはふだん，そうした質感（表面の特性）の違いをな性質を分析すると，実は両者のあいだには単純な違

いとも簡単に見分け，評価しています．

いがあります．

どちらの彫刻な感性的印象に当てはまる可能性があります［4］．もし

質感をコントロールする

そうなら，これまで専門家の鑑識眼や直観に頼ってきた判断を機械的におこなったり［5］，画像の印象その光沢感だけでなく，透明感や金属感など他の質感もものを合成できるようになるかもしれません．

意外と単純な特徴で決まっている可能性があります．とそれぞれの画像の下に，明暗の各階調のピクセルのいうのも，画像に単純な処理を施すだけでそれらの質表面のもつ三次元

割合を示した強度ヒストグラムというものを示してあ感を劇的に変化させることができるからです［2,3］．

的な凹凸を復元し，影のつき方などを細かく分析してります．画像処理の研究でよく使われるグラフです．

例えば，光沢のある表面の画像のハイライト以外の部【参考文献】

い る の で し ょ う か？

実 は そ う で は あ り ま せ ん． 脳

これを見ると，光沢のある右側の画像のヒストグラム

分（陰影パタン）の濃淡を反転させるだけで，その表面［1］Motoyoshi, I., Nishida, S., Sharan, L. & Adelson, E.H.

は，二次元の画像のなかにある単純な特徴を手がかり

は明るい方向に鋭く延びている（正の方向に歪んでいはゼリーのような透明感をもって知覚されます．物理にして，光沢感などの質感を見分けているのです［1］．

る）のに対して，左側のつや消し画像のヒストグラム

的に透明な物体の内部では光が透過したり散乱したり二つの眼に映った画像だけから，脳はどうやって質感を見わけているのでしょうか？

(2007). Image statistics and the perception of surface
qualities. Nature, 447, 206-209.
［2］Motoyoshi, I., Nishida, S. & Adelson, E.H. (2005).
Luminance re-mapping for the control of apparentと非常に複雑なことが起きるのですが，最終的に眼にmaterial. Second Symposium on APGV, 165.

届く画像は，明暗パタンの反転やぼけといった単純な［3］本 吉 勇 (2008). 質 感 知 覚 の 心 理 学. 心 理 学 評 論, 51,
235-249.

性質をもつ傾向があります．脳はここでも，そうした［4］Portilla, J. & Simoncelli, E.P. (2000). A Parametric

性質を巧みに利用して質感を見極めているのです．

Texture Model Based on Joint Statistics of Complex
Wavelet Coefficients. International Journal of Computer
Vision, 40, 49-71.
［5］Lyu, S., Rockmore, D. & Farid, H. (2004). A digitaltechnique for art authentication. Proc Natl Acad Sci U S
A. 101, 17006-17010.

本吉

図１：光沢の違う二つの表面と，その強度ヒストグラム- 12 -勇（もとよしいさむ）

NTTコミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 主任研究員．
1999年に東北大学大学院文学研究科を修了．文学博士．1999年に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，その後，日本学術振興会特別研究員，マッギル大学医学部眼科学科客員研究員などを経て現職．2006年より東京工業大学大学院総合理工学研究科連携准教授．2007年に日本心理学会国際賞．専門は心理学，特に人間の視覚．

- 13 -

場とコミュニケーション

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Gabriel Pablo Nava, Keiji Hirata, Masato Miyoshi, Yasunori Harada, "A Loudspeaker-Embedded Design
for an Immersive Videoconferencing System with Large Screens“, Proc. Int. Symp. Universal
Communication (ISUC) 2008, pp.261-267, 2008.

Hirata, Harada, Takada, Aoyagi, Shirai, Yamashita, Kaji, Yamato, Nakazawa, “t-Room: Next Generation
Video Communication System”, IEEE World Telecommunications Congress 2008 (WTC '08).
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テーマ展示

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Naomi Yamashita, Keiji Hirata, Shigemi Aoyagi, Hideaki Kuzuoka, Yasunori Harada, “Impact of Seating
Positions on Group Video Communication,“ Proceedings of ACM Conference on Computer-Supported
Collaborative Work (CSCW’08), pp.177-186, 2008.

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場とコミュニケーション

A−3

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場とコミュニケーション

テーマ展示

A−4

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Y. Kishino, Y. Sakurai, K. Kamei, Y. Yanagisawa, T. Maekawa, and T. Okadome, “Hierarchical Clusteringfor Efficient Data Gathering in High-Density Sensor Networks,” PERVASIVE 2009, LBR paper, 2009.

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࣭T. Okadome,, Y. Kishino, T. Maekawa, K. Kamei, Y. Yanagisawa, and Y. Sakurai: Real-time creation of
web content about physical objects and events using sensor network, Ubiquitous Computing andCommunication Journal, Special Issue on Ubiquitous Sensor Networks (Oct. 2007).
࣭T. Maekawa, Y. Yanagisawa, Y. Kishino, K. Kamei, Y. Sakurai, and T. Okadome: Object-Blog System
for Environment-Generated Content, IEEE Pervasive Computing, Vol. 7, No. 4, pp. 20-27 (Oct.-Dec. 2008).

㐃⤡ඛ: ๓ᕝ༟ஓ (Takuya Maekawa)༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ▱⬟๰Ⓨ⎔ቃ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ- 28 -᭎ⷐ㧦 ᚒ‫ߩࡦ࡯ࠪࡦ࡚ࠪ࡯ࠤ࠾ࡘࡒࠦߪޘ‬ℂ⸃࡮ಽᨆߩߚ߼ߩ㖸ჿᤋ௝ᛛⴚߦขࠅ⚵ࠎߢ޿߹ߔ㧚ߎߩᛛⴚࠍ⏕┙ߢ߈ࠇ߫㧘ળ⹤ߦ߅ߌࠆࠦࡒࡘ࠾ࠤ࡯࡚ࠪࡦࠍࠃࠅ⼾߆ߦߔࠆߚ߼ߩᖱႎࠍ
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K. Otsuka, et al., "A Realtime Multimodal System for Analyzing Group Meetings by Combining Face Pose
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D.Mikami, K.Otsuka, and J.Yamato, Memory-based Particle Filter for Face Pose Tracking Robust underComplex Dynamics, Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2009㐃⤡ඛ: ኱ሯ࿴ᘯ (Kazuhiro Otsuka)㸤Ⲩᮌ❶Ꮚ(Shoko Araki)࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ࣓ࢹ࢕࢔ㄆ㆑◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ㸤ಙྕฎ⌮◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ୕ୖ ᙎ ⇃㔝ྐᮁ ኱࿴῟ྖ ▼ሯ೺ኴ㑻- 30 -

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E. McDermott, A. Nakamura, “Flexible Discriminative Training Based On Equal Error Group Scores
Obtained From An Error-Indexed Forward-Backward Algorithm,” Interspeech’08, pp. 2398-2401, 2008.
኱ᗞ, ᇼ, ୰ᮧ, “㆑ูⓗㄗࡾゞṇᏛ⩦࡟࠾ࡅࡿᑐ❧༢ㄒิ࡜⣲ᛶࡢ㑅ᐃ,” 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏሗሗ࿌,2007-SLP-69, pp. 235-240, 2007.

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T. Yoshioka, T. Nakatani, M. Miyoshi, “An integrated method for blind separation and dereverberation of
convolutive audio mixtures,” in CD-ROM Proc. 16th Eur. Sig. Process. Conf. (EUSIPCO2008), 2008.
S. Araki, M. Fujimoto, K. Ishizuka, H. Sawada, S. Makino, “A DOA based speaker diarization system forreal meetings,” in Proc. Hands-free Speech Com. Mic. Arrays (HSCMA2008), pp. 29-32, 2008.

㐃⤡ඛ: ྜྷᒸ ᣅஓ (Takuya Yoshioka)࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ಙྕฎ⌮◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ- 33 -

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dereverberation,” Audio Engineering Society (AES) 125th Convention, San Francisco, 2008㐃⤡ඛ: ᮌୗ៞௓ (Keisuke Kinoshita)࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ಙྕฎ⌮◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ- 34 -

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ཎ⏣, Ᏺ㇂, 㙊ᮏ, “MPEG-4 ALS ࡢᛶ⬟࣭ᛂ⏝࡜㛵㐃ࡍࡿᶆ‽໬άື,” NTTᢏ⾡ࢪ࣮ࣕࢼࣝ, Vol.20, No.2,
pp.19–25, February 2008.

N. Harada, T. Moriya, Y. Kamamoto, “An Implementation of MPEG-4 ALS Standard CompliantDecoder
on ARM Core CPUs,” AES 121st Convention (Paper #7625), San Francisco, USA, October, 2008
T. Liebchen, T. Moriya, N. Harada, Y. Kamamoto, Y.A. Reznik, “The MPEG-4 Audio Lossless Coding(ALS) Standard -Technology and Applications,” AES 119th Convention, New York, USA, October, 2005.

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メディアとコミュニケーション

テーマ展示

B−3

音や映像から情報を引き出す− 最先端のメディア情報抽出技術を体験 −オーガナイザ： 柏野邦夫
検索などのためにメディア（音・映像）の信号から情報を引き出そうというとき，一体どんな情報を引き出したり扱ったりすればよいのでしょうか．
自動車，鈴木さん，などといった私たちが日常用いている物事や概念が取り出せれば便利ですが，このような情報を音や映像そのものから自動的に取り出すことは容易ではなく，その実
現には着実なアプローチが必要です．
私たちは，メディアから引き出すべき情報について「抽象度」と「スコープ」の２つの観点でとらえ，特に低〜中抽象度の情報に着目して研究を進めてきました．
今回の展示項目５件は，それぞれが各研究領域の柱をなすと期待される重要なテーマを扱っています．そしてこれらを骨組みとして発展させることで，将来，メディア情報をその内容に基づいて瞬時に検索して自在に楽しめる世界を実現するための扉が開かれると考えています．

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概要： 膨大な音や映像のデータが身の回りにあふれています．これらのデータを自在に検索して活用するためには，付随するテキスト情報に頼るだけではなく，それぞれの音や映像の中身を表す情報を，音や映像自体から自動的に引き出す技術（メディア情報抽出技術）が必要不可欠です．私たちの研究チームではとっておきの新しいアイデアを元にこの難問に取り組んでいます．
本展示では，その最先端の研究成果を体験して頂きます．
• 展示紹介： 音や映像の信号から様々な情報を取り出す技術を紹介するとともに，メディア探索技術に関して昨年行った実証実験の結果も報告します．
①音響信号のスパース表現［亀岡ほか］②自己類似度特徴による音楽の類似度測定［泉谷ほか］③未登録物体の自動検出と学習 ［木村ほか］④大規模メディアデータのリンク構造解析［黒住ほか］⑤実証実験結果報告
以下のURLから，より専門的な情報がご覧いただけます．
動画コンテンツのほか，関連文献のリスト等が掲載されています．
http://www.kecl.ntt.co.jp/openhouse/2009/theme/b3/index.html- 39 -

柏野 邦夫

B-3-1

音や映像から情報を引き出す

B-3-2㡢ࡸᫎീ࠿ࡽ᝟ሗࢆᘬࡁฟࡍ

音響信号から音の“設計図”をひもとくࡇࡢḷఱⅬ㸽

－複素NMFと複合自己回帰系による音響信号のスパース表現－
どこが凄い？：混合音の構成要素となっている音を推定・抽出する方法を考案しました．
単純な周波数分析では様々な周波数成分が複雑に重畳するため個々の音の分離抽出は困難でしたが，提案法では繰り返し生起する音を重要な構成要素として学習するアイディアにより，これを可能にします．

どんな研究？：音響信号がどのような音響的“パーツ”によってどのように構成されているか（“設計図”）を情報論的アプローチによって推定する計算理論を研究しています．
今回はこれを実現する２つの手法（複素NMFと複合自己回帰系）を紹介します．

もたらされる変革：将来，推定した“パーツ”を選択・置換したり“設計図”を書き換えて音を再構成することで，混合音から目的音を選択的に抽出したり，音の情報の一部，たとえばある音の音色だけを変えたりすることが可能になります．
たとえるなら，実世界音響信号を一種の「鍵盤楽器」から生成されたものと捉え， 設計図
そのもとで，各「鍵盤」が，押されたときどんな音を出すか，いつからいつまで押されたか，を観測信号から推定します。

複素NMF

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推定スペクトログラムղ ḷࡢ᥇Ⅼࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ

10個の「鍵盤」
パーツ

観測スペクトログラム

各「鍵盤」が弾かれる
タイムテーブル（発話・演奏のリズム／抑揚）㸫⮬ᕫ㢮ఝᗘ≉ᚩ࡟ࡼࡿ㡢ᴦࡢ㢮ఝᗘ

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複合自己回帰系

音量
個の
要素信号

Gauss
雑音

概念的には，複素NMFで考えたモデルを高機能化したものです。たとえるなら，実世界音響信号を，複数台の「鍵盤楽器」の合奏から生成されたものと捉えます。重要なのは，各「鍵盤楽器」は一つの音色の音しか出せないという拘束があることです。例えば，音韻ごとの「鍵盤楽器」によるアンサンブ
ルは音声に他なり
実世界音響
ません。
信号

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音色

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音声における
音韻／楽器の種類等の情報ᚑ᮶ἲࡣ࿘Ἴᩘ≉ᚩࢆ฼⏝ᚑ᮶ἲࡣ࿘Ἴᩘ≉ᚩࢆ฼⏝᫬㛫

各「鍵盤」から出る音（音の高さ・音色）

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関連文献

P ho to

連絡先: 亀岡弘和 (Hirokazu Kameoka)
メディア情報研究部 メディア認識研究グループ

亀岡 弘和

㛵㐃ᩥ⊩

H. Kameoka, N. Ono, K. Kashino, S. Sagayama, "Complex NMF: A New Sparse Representation for Acoustic Signals," In
Proc. 2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP2009), Apr. 2009.
H. Kameoka, K. Kashino, "Composite Autoregressive System for Sparse Source-Filter Representation of Speech," In Proc.
2009 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2009), May 2009.

柏野 邦夫

T. Izumitani and K. Kashino, “A Robust Musical Audio Search Method Based on Diagonal Dynamic
Programming Matching of Self-Similarity Matrices,” Ninth International Conference on Music Information
Retrieval (ISMIR2008), pp. 609-613, Sep. 2008.
Ἠ㇂ ▱⠊㐃⤡ඛ: Ἠ㇂▱⠊ (Tomonori Izumitani)࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ࣓ࢹ࢕࢔ㄆ㆑◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ᯽㔝 㑥ኵ

- 40 -- 41 -

B-3-3

音や映像から情報を引き出す

大事なものを見分け，学び，認識するࡓࡃࡉࢇ฼⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿேẼື⏬ࢆࡉࡀࡑ࠺

− 視覚の特性を反映した未登録物体の自動検出と学習 −㸫 ኱つᶍ࣓ࢹ࢕࢔ࢹ࣮ࢱࡢࣜࣥࢡᵓ㐀ゎᯒ 㸫

どんな研究？：与えられた映像の中から，
１．重要と思われる「もの」を視覚の特性に基づく処理で自動的に抽出し，
２．その「もの」に関する情報を互いにやりとりしながら少しずつ成長する
映像認識探索システムを提案します．

どこが凄い？：
１．「もの」とは何か？ をあらかじめ知らなくても，「もの」と思われる
映像中の領域を自動的に切り出します．
２．自ら集めた「もの」に関する知識を蓄積することで徐々に賢くなります．

もたらされる変革：
１．人間の知覚との親和性が高い的確な映像探索の実現につながります．
２．注目すべき「もの」を自動抽出する機能は，ロボットの視覚機能の高度化につながります．
ヒトはどのようにして「もの」を認識する能力を獲得するか？
̒ 成長の過程で自然にその能力を身に付ける． → 乳幼児は何をしているのか？
目立つ「もの」に目を向けるĻ

これらの過程が，機械が自律的に映像を認識理解するヒント？
ポイント̒ 目立つかどうか＝顕著性 を手がかりに「もの」の箇所を特定
̒ 「もの」と思われる領域に関する情報を双方向でやり取りして成長

ĸ外観から
「もの」を
学習する
「もの」の
名前を聞いて覚えるĺ

映像入力

注目位置推定注目領域抽出

注目すべき箇所を視覚特性を考慮した処理により自動特定「もの」らしい領域を注目位置から自動抽出̒ 視覚特性に基づき
画像顕著度を算出

文献 [1] 参照

̒ 人間の視覚機構の非決定的特性※を
統計的枠組で記述
入力映像(※ 同一映像を同一人物が見ても、時と場合で注目位置が異なる)̒ 注目確率が高い≒
そこに「もの」がある確率が高い入力映像

注目位置分布ࡶࡓࡽࡉࢀࡿኚ㠉㸸 ฼⏝㢖ᗘࡢ㧗࠸ࢥࣥࢸࣥࢶࡣ㸪ὀ┠ᗘࡀ㧗ࡃ⯆࿡ࢆࡦࡃࡶࡢ࡛࠶ࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡲࡍ㸬ࡇࢀࢆᥦ♧ࡋࡓࡾࢼࣅࢤ࣮ࢩࣙࣥ࡟฼⏝ࡋࡓࡾࡍࡿࡇ࡜࡛㸪ࢿࢵࢺୖࡢ࣓ࢹ࢕࢔ࢥ
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注目領域

注目位置分布฼⏝㢖ᗘィ⟬

竹内 龍人

モデル学習

画像認識・探索

注目領域の画像特徴量と教示情報との関係性を学習

注目領域から「もの」が何であるか？ を特定ேẼࢩ࣮ࣥ㢖ᗘࢆேẼࡢ
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[1] Kimura,
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Pang,
T k
Takeuchi,hi Miyazato,Mit Yamato,Yt Kashino
K hi”A stochastic
t h ti modeld l off humanhvisuali
l attention
tt ti
with a dynamic Bayesian network,” submitted to IEEE Trans PAMI, available at http://arxiv.org[2] 福地，宮里，木村，高木，大和 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 ，電子
情報通信学会技術報告（パターン認識・メディア理解）, May 2009.

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㯮ఫ 㝯⾜, Ọ㔝 ⚽ᑦ, ᯽㔝 㑥ኵ, “ᐇ⎔ቃ࡛཰㘓ࡉࢀࡓᫎീ᩿∦ࢆ࣮࢟࡜ࡍࡿ୍⮴ᫎീ᥈⣴”, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻
ಙᏛ఍ ㄽᩥㄅ D-II, VOL.J90-D, No.8, pp.2223-2231, Aug. 2007.

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ேẼࢩ࣮ࣥメディア情報研究部 メディア認識研究グループ
柏野 邦夫

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連絡先: 木村昭悟 (Akisato Kimura)
大和 淳司ࣜࣥࢡࢆ᳨ฟ

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関連文献

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文献 [[2]] 参照

̒ 「もの」の持つ画像特徴を自動推定̒ 領域抽出結果を
次時刻の抽出に利用࡝ࡇࡀ෶࠸㸽㸸 ࢸ࢟ࢫࢺ࡟ࡼࡿ࣓ࢱࢹ࣮ࢱࢆ
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教示情報

木村 昭悟

B-3-4

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メディアとコミュニケーション
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Daichi Mochihashi, Takeshi Yamada, and Naonori Ueda. “Bayesian Unsupervised Word Segmentation
with Nested Pitman-Yor Language Modeling”, ACL-IJCNLP 2009, to appear.

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計 算 科 学

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Systems in the Presence of Active Adversaries,” Computational and Symbolic Proofs of Security, 2009.

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T. Araragi and O. Pereira : Automatic Verification of Simulatability in Security Protocols, the 4thInternational Conference on Information Assurance and Security 2008, IAS 2008, pp.275䇷280, 2008.

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Seiichiro Tani, Masaki Nakanishi and Shigeru Yamashita, “Multi-party Quantum Communication
Complexity with Routed Messages,” Proc.14th Int’ Conf. Computing and Combinatorics, Lecture Notes in
Computer Science, Vol.5092, pp.180-190, Springer, 2008.

Cloning of qubits with both the cloned state and the state orthogonal to it as inputs,
G. Kato, Phys. Rev. A 79, 032315(2009)㐃⤡ඛ: ㇂ㄔ୍㑻 (Seiichiro Tani)༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ᝟ሗᇶ♏⌮ㄽ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ㐃⤡ඛ: ຍ⸨㇦ (Go Kato)༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ᝟ሗᇶ♏⌮ㄽ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ- 60 -- 61 -

人 間 科 学

テーマ展示

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T. Amemiya, T. Maeda, “Directional Force Sensation by Asymmetric Oscillation from a Double-layer
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人 間 科 学

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S. Nishida, I. Motoyoshi, L. Nakano, Y. Li, L, Sharan, E.H. Adelson, “Do colored highlights look likehighlights? [Abstract]”, Journal of Vision, 8(6):339, 339a, 2008.
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堂坂 浩二（副委員長）

向井

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小川 厚徳

員）

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廣谷 定男

藤野 昭典