ABOUT

京都大学で知能情報学を学んでいるzukaです。
楽曲の自動採譜人間らしい音楽の生成に取り組み中。
趣味はスキー/ピアノ/カメラ/コーヒー。
ポートフォリオをご覧いただきありがとうございます。以下では,最初に基本的な情報を記載した後に,過去の成果物や現在取り組んでいるプロジェクトについて説明していきます。また,学生生活を通して様々なことにチャレンジしてきましたので,アカデミックな内容に限らず幅広いコンテンツを紹介できたらと思っております。本ページに関するご質問やお問い合わせに関しましては,ブログのお問い合わせページ,メール,SNS等でご連絡いただければと思います。総合人間学部や情報学研究科に関するご相談から,プロジェクトに関するご指摘まで,どうぞお気軽にご連絡ください。

BACKGROUND

基本的な情報を記載しています。

基本情報

  • 名前:zuka
  • メール:zuka.info.official [at] gmail.com
  • 言語:日本語 (Native level) / 英語 (Business level)

学歴

  • 京都大学 総合人間学部 認知情報学系 [2015.4 – 2019.3]
    • - 指導教員:日置尋久教授
  • 京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻 [2019.4 –]
    • - 指導教員:吉井和佳准教授

留学

  • ダナン大学 VNUK [2018.9 – 2018.12]
    • - 国際ビジネス論専攻

就業経験

  • 野村総合研究所 ITソリューションコース [2019.8]
    • - マルチクラウドインテグレーション部門
  • ソニー株式会社 R&Dセンター [2019.8 – 2019.9]
    • - 音声信号処理部門
  • リクルートホールディングス WOW Internship [2019.9]
    • - メディア&ソリューション部門

ITスキル

  • 基礎知識
    • 基本情報技術者 [2019.5]
    • 応用情報技術者 [2019.10] (採点中)
  • プログラミングスキル
    • Python
    • C
    • Java

RESEARCH INTERESTS

研究で取り組んでいる分野を紹介します。
分野:音楽情報処理
説明:
古くから楽曲の自動採譜や音楽の生成などが研究されてきました。特に,近年のディープラーニングの発展によって,機械が音楽を「認識」して自由に「生成」する能力は飛躍的に向上しました。認識のゴールは五線譜です。しかし,いまだに認識の評価尺度は正解データとの時間的なズレで測っていることが多いです。つまり,楽曲から五線譜まで変換しようとする試みがまだ少ないということです。そこで,本研究では楽曲データからシンボリックな五線譜データを生成する枠組みを,音声認識などでよく用いられる「音響モデル」と「言語モデル」を統合することによって実現しようとしています。





分野:機械学習
説明:
上述の通り,近年の計算機科学分野の発展を支えている技術はディープラーニング(深層学習)です。深層学習は機械学習という分野に含まれており,いわゆるAIの基礎となる技術となっています。深層学習はデータ量に依存する部分が多いため,機械学習全般の技術と組み合わせたり,そもそもデータセットの拡充から始めたりする必要があります。音楽情報処理の分野では,技術の先駆けとなっている音声認識分野や画像処理分野で考案されたモデルを上手く使いこなすことで発展を遂げています。我々の使命は「音楽研究の専門家」として音楽の特性をしっかりと捉えた上で,音声や画像との違いを取り入れながらモデル化していくことです。そのためには,音全般に関しての専門性が必要となるだけではなく,機械学習の概念や手法に熟知していることが必須になっています。





分野:音源分離
説明:
私たち人間は,騒がしいパーティーの最中でも自分の名前が呼ばれれば,すぐに反応することができます。これは「カクテルパーティー効果」と呼ばれていて,音源分離と非常に密接な関係にあります。従来からNMF (Non-negative Matrix Factorization) を利用した音源分離の手法が盛んに研究されてきました。深層学習が興隆してきた今でも,NMFは第一線で活躍している領域が多いです。一般に,音源分離タスクは解くことが困難な不良設定問題であることが多く,いかに多くの事前知識や関連する情報を取り入れるかがキモになっています。例えば,音の時間-周波数という情報に限らず,位相 (場所) や音色の情報などを取り入れようとする動きも見られています。音源分離は,音声認識などの前処理で利用されるなど応用の可能性も幅広く,多くの分野で必ず必要とされるであろう研究の一つといえます。





分野:データハイディング
説明:
データハイディングは,デジタルコンテンツを対象にして密かに情報を忍び込ませる技術のことを指します。電子透かしは,埋め込みの対象となる情報が大切な状況で利用される技術です。例えば,市販のCDに著作権情報を忍び込ませるような技術を指します。一方で,埋め込む情報自体が重要な場合に利用される技術がステガノグラフィです。もちろん対象データは音だけでなく,画像や無線のように幅広い応用を見据えて研究が行われています。しかし,データハイディングは攻撃耐性やセキュリティの観点からまだ実用化に至る例は少ないといえます。機械学習の発展が寄与しきっていないため,今後の発展が期待できる分野です。

PROJECTS

過去に取り組んだ成果物をまとめています。

EXTRACURRICULAR
ACTIVITIES

学生生活で行ってきたことを紹介します。
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内容:Demo Ski
説明:
スキーサークルの主将を務めており「このチームを歴史上で一番強いチームにする」という目標を掲げて個人・チームともに鍛錬を積みました。結果としては,確かな技術を受け継いでくれた先輩方や優秀な後輩,そして至らない自分を支えてくれた同期のおかげて,48年史上初の関西大会男女総合優勝を果たすことができました。スキーには自分の学生時代の全精力を捧げたため,ほとんどの思い出がこのサークルに詰まっているといっても過言ではありません。現在は指導員の資格を取得するために理論と実技の勉強をしています。
実績:

プライズテスト

  • テクニカル@栂池 [2017.2]
  • クラウン@五竜 [2017.3]

全国学生サマースキー大会

  • 1位 (個人・ピスラボの部) [2017.8]
  • 6位 (団体) [2017.8]

全国学生岩岳スキー大会

  • 35位 (個人) [2019.2]
  • 5位 (男子団体) [2019.2]

関西学生基礎スキー大会

  • 1位 (個人) [2018.3]
  • 1位 (男子団体) [2018.3]

全日本スキー技術選大会 京都府予選

  • 5位 (個人) [2019.1]





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内容:Webメディア
説明:
複数のWebメディアを運営しています。その中でもメインとなるのが「Beginaid」というサイトです。これは「Beginners」と「Band-aid」という2つの言葉が由来となっており,孤独な初心者を手助けするというコンセプトのもと,2018年8月から運営をスタートしました。2019年11月現在では,総記事数は650以上になり,毎月1万人以上の方々がサイトを訪れています。主な内容としては,学術論文の要約や再現実装,ベトナム留学の体験記事,英語学習のノウハウのアウトプットなど多岐に渡ります。詳しくは,こちらのリンクをご覧ください。





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内容:学習塾
説明:
学部生時代の4年間は学習塾で働いていました。京大生+社会人数人で運営を行なっている組織で,個別指導から集団指導まで様々な内容を手がけています。自分は主に,小学生の集団指導や定例ミーティングのあり方を抜本的に見直していました。理念は「自ら学び、自ら考える」生徒の育成で,単なる受検指導を超えて本当に生きる力を育てられるように指導や運営を行いました。具体的な業務内容も幅広く,教材作成から入試分析,100人規模の生徒を相手にした授業・プレゼンなど,たくさんの経験を積ませてもらいました。周りが優秀である環境に身を置くことの貴重さを痛感しました。





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内容:ベトナム留学
説明:
4年生の夏〜冬にかけて,ベトナムのダナンに留学しました。リーダーシップ論や国際ビジネス論などを学ぶと同時に,経済成長が著しい社会主義国家としてのもどかしさ文化の垣根を超えた交流の難しさを体験することができました。京大生として初めて先方に留学生として受け入れてもらったため,ダナン大学との架け橋的な存在となることが目標でした。そのために,現地では日本語を学びたい学生向けの講座や,日本文化の紹介などを積極的に行いました。結果として,2019年秋学期には先方から留学生が初めて3人来ることになり,自分の想いが国境を超えて形となる経験ができました。

OTHERS

その他の成果物をまとめています。

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どうぞお気軽にご連絡下さい。

Mail:zuka.info.official[at]gmail.com