研究業績

Journal
  1. 秋山 大知, 石川 智希, 井本 桂右, 新妻 雅弘, 山西 良典, 山下 洋一, 音声を用いた感情認識のための学習話者の選択, 日本音響学会誌, 2020, 76 巻, 10 号, p. 554-561.
  2. M. Niitsuma, Y. Tomita, Y. Weiqi and D. Bell, "Towards Musicologist-Driven Mining of Handwritten Scores",IEEE Intelligent Systems. PP. 24-34, 2018
  3. 山本雄登, 新妻雅弘,山下洋一, 「音声におけるパラ言語情報の認識のための学習話者の選択」, 日本音響学会誌』 73 巻 8 号, pp.480–482", 2017
  4. 　M. Niitsuma, L. Schomaker, J.-P. Van, Oosten , Y. Tomita, and D. Bell, "Musicologist-driven writer identification in early music manuscripts",Multimedia Tools and Applications, 75(11), pp.6463–6479, 2016
  5. M. Niitsuma, M. Matsubara, M. Oono, and H. Saito,"Development of a method for automatic basso continuo playing", Information Processing & Management, vol. 47, no. 3, pp. 440–451", 2011
  6. 新妻雅弘, 斎藤博昭,「Random Forestを用いた音楽ジャンル分類」,『情報処理学会論文誌』, vol. 50, no. 12, pp. 1234– 1247, 2009
Conference Paper 　
  1. 　N.Tonami, K. Imoto, M.Niitsuma, R.Yamanishi, Y.Yamashita, “Joint Analysis of Acoustic Events and Scenes Based on Multitask Learning.”, WASPAA 2019: 338-342, New Paltz, NY, USA.
  2. K.Makino, M.Niitsuma, K.Imoto and Y.Yamashita, Investigating the Auditory Effects of Neighbor Tones, Proc. International Conference on Music Perception and Cognition / Triennial conference of the European Society for the Cognitive Sciences of Music (2018.6).
  3. M.Niitsuma, K.Imoto and Y.Yamashita, Identifying Individualities of Unconscious Movements While Music Performance Based on a Directional Tendency of the Lumbosacral Plexus Proc. International Conference on Music Perception and Cognition / Triennial conference of the European Society for the Cognitive Sciences of Music (2018.6).
  4. K.Imoto, N.Ono, M.Niitsuma and Y.Yamashita, Online Sound Structure Analysis Based on Generative Model of Acoustic Feature Sequences, Proc. Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2017), pp.1-6 (2017.12).
  5. A.Morimoto, M.Niitsuma and Y.Yamashita, Age estimation in Japanese speech based on feature selection, 5th Joint Meeting of the Acoustical Society of America and Acoustical Society of Japan, 5pSCb31 (2016.12).
  6. Y.Yamamoto, M.Niitsuma and Y.Yamashita, Automatic recognition of negative emotion in speech using support vector machine, 5th Joint Meeting of the Acoustical Society of America and Acoustical Society of Japan, 5aSC49 (2016.12).
  7. C.Terayama, M.Niitsuma and Y.Yamashita, Development of a communication system using audio signal using audible frequency bands, 5th Joint Meeting of the Acoustical Society of America and Acoustical Society of Japan, 2aSPb37 (2016.11).
  8. M. Niitsuma, L. Schomaker, Y. Tomita, and J.-P. van Oosten, “Writer identification in old music manuscripts using Contour-Hinge feature and dimensionality reduction with an autoencoder,” in Proceedings of 15th international conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP2013), Lecture Notes in Computer Science vol. 8048, pp. 555–562.
  9. C. Bohak, M. Niitsuma, and M. Marolt, “Controlling Mozart’s Dice Music Using Acceleration Sensors,” in Proceeding of International Computer Music Conference 2012 (ICMC2012), pp. 293–296.
  10. M. Niitsuma, Y. Tomita, Y. Weiqi, and D. Bell, “Classifying Bach’s Handwritten C-clefs,” in Proceedings of International Conference on Music Information Retrieval 2011 (ISMIR2011), pp. 417–421.
  11. M. Niitsuma, T. Fujinami, and Y. Tomita, “The Intersection of Computational Analysis and Music Manuscripts: A New Model for Bach Source Studies of the 21st Century,” in Proceedings of 9th International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR2009)
  12. M. Niitsuma, H. Takaesu, H. Demachi, M. Oono, and H. Saito, “An Automatic Music Selection System Reflecting Users ’ Running Speed,” in Proceedings of 　International Symposium on Computer Music Modeling and Retrieval 2008 (CMMR2008), pp. 223–231.
  13. M. Niitsuma, H. Takaesu, H. Demachi, M. Oono, and H. Saito, “Development of an Automatic Music Selection System Based on the Runner’s Step Frequency,” in Proceedings of International Conference on Music Information Retrieval 2008 (ISMIR2008)
  14. M. Niitsuma, M. Matsubara, and H. Saito, “Development of an Automatic Basso Continuo Playing System for Baroque Music Perfomers,” in Proceedings of 10th International Conference on Music Perception and Cognition (ICMPC2008)
  15. M. Niitsuma and H. Saito, “Automatic Thorough-Bass Realization in Baroque Music,” in Proceedings of International Computer Music Conference 2007 (ICMC2007), pp. 425–428.
Conference Paper（Domestic）
  1. 秋山大知, 石川智希, 井本桂右, 山西良典, 山下洋一,　単一発話での学習話者選択を用いた音声における感情認識　日本音響学会2019年秋季研究発表会講演論文集, 2-Q-1, pp.879-882 (2019.9).
  2. DI Chongru, 井本桂右, 新妻雅弘, 山西良典, 山下洋一, 物理的特徴からの音楽印象推定における日中比較 日本音響学会2019年春季研究発表会講演論文集, 3-1-10, pp.1227-1230 (2019.3).
  3. 砺波紀之, 井本桂右, 新妻雅弘, 山西良典, 山下洋一, マルチタスク学習に基づく音響シーンとイベントの同時分析, 日本音響学会2019年春季研究発表会講演論文集, 2-6-6, pp.261-262 (2019.3).
  4. 石川智希, 井本桂右, 新妻雅弘, 山西良典, 山下洋一, 感情音声認識のための学習話者選択に関する検討, 日本音響学会2018年秋季研究発表会講演論文集, 2-Q-8, pp.1055-1058 (2018.9).
  5. 金田光平, 新妻雅弘, 井本桂右, 山西良典, 山下洋一, 音声における快-不快の程度推定のための学習データの検討, 日本音響学会2018年秋季研究発表会講演論文集, 2-Q-7, pp.1053-1054 (2018.9).
  6. LIN YUHAN, 新妻雅弘, 井本桂右, 山西良典, 山下洋一, 多数話者データで学習するDNN 音声合成システム, 日本音響学会2018年秋季研究発表会講演論文集, 1-R-33, pp.1161-1164 (2018.9).
  7. 向田和幸, 新妻雅弘, 井本桂右, 山下洋一, 山西良典, 楽曲推薦のためのCM楽曲の印象評価, 日本音響学会2018年春季研究発表会講演論文集, 1-12-15, pp.801-804 (2018.3).
  8. 新妻雅弘, 井本桂右, 山下洋一,音楽演奏時無為動作の個人性, 日本音響学会2018年春季研究発表会講演論文集, 1-12-2, pp.773-774 (2018.3).
  9. 新妻雅弘, 井本桂右, 山下洋一, 運動特性と音楽的感受性, 日本音響学会2017年秋季研究発表会講演論文集, 2-9-8, pp.811-812 (2017.9).
  10. 向田和幸, 新妻雅弘, 井本桂右, 山下洋一, 山西良典,物理特徴量を用いた商品イメージに適したCM楽曲の自動分類, 日本音響学会2017年秋季研究発表会講演論文集, 2-9-2, pp.795-798 (2017.9).
  11. 井本桂右, 小野順貴, 新妻雅弘, 山下洋一, 分散マイクロホンアレイを用いた音響空間ワードの生成モデルに基づく音響シーン分類, 日本音響学会2017年秋季研究発表会講演論文集, 1-P-18, pp.699-702 (2017.9).
  12. 金田光平, 新妻雅弘, 井本桂右, 山下洋一, 音声における感情認識のための快-不快の程度の自動推定, 日本音響学会2017年秋季研究発表会講演論文集, 1-R-20, pp.109-112 (2017.9).
  13. 李世川, 新妻雅弘, 井本桂右, 山下洋一, 他言語話者で学習したモデルによる音声の感情認識, 日本音響学会2017年秋季研究発表会講演論文集, 1-R-19, pp.105-108 (2017.9).
  14. 石川智希, 新妻雅弘, 井本桂右, 山下洋一, 学習話者の選択を用いた音声における感情の認識, 日本音響学会2017年秋季研究発表会講演論文集, 1-R-18, pp.101-104 (2017.9).
  15. 李世川, 石川智希, 新妻雅弘, 井本桂右, 山下洋一, DNNを用いた音声における感情認識, 電子情報通信学会技術研究報告, SP2017-24, pp.25-28 (2017.8).
  16. 寺山千尋, 新妻雅弘, 山下洋一, 音信号への情報埋め込みを用いた携帯端末向け情報通信システムの開発, 電子情報通信学会技術研究報告, EA2016-118, pp.207-212 (2017.3).
  17. 森本淳, 新妻雅弘, 山下洋一, 特徴量選択における音声からの年齢推定, 日本音響学会2016年秋季研究発表会講演論文集, 2-Q-18, pp.169-172 (2016.9).
  18. 山本雄登, 新妻雅弘, 山下洋一, サポートベクターマシンを用いた音声におけるネガティブ感情, 日本音響学会2016年秋季研究発表会講演論文集, 2-Q-7, pp.53-56 (2016.9).
  19. 寺山千尋, 新妻雅弘, 山下洋一, 可聴域の帯域を用いた音による情報通信システムの開発, 日本音響学会2016年秋季研究発表会講演論文集, 1-P-38, pp.515-518 (2016.9).
  20. 銭コウ, 森勢将雅, 新妻雅弘, 山下洋一, 非可聴域の音信号を用いた音信号通信における性能改善の検討, 日本音響学会2015年春季研究発表会講演論文集, 1-Q-19, pp.721-724 (2015.3).
  21. 小田原一成, 新妻雅弘, 山下洋一,音声中の検索語検出における共起情報の検討, 日本音響学会2015年春季研究発表会講演論文集, 1-P-7, pp.111-114 (2015.3).
  22. 小田原一成, 新妻雅弘, 山下洋一, 共起単語情報を用いた音声中の検索語検出, 日本音響学会2014年秋季研究発表会講演論文集, 2-Q-4, pp.121-124 (2014.9).
  23. 銭コウ, 森勢将雅, 新妻雅弘, 山下洋一, 高周波帯域を用いた音信号への情報埋め込みの検討, 日本音響学会2014年秋季研究発表会講演論文集, 1-R-16, pp.99-100 (2014.9).