若松奏

MRI騒音下において体調不良になった被験者の発話を医師に通知するために，深層学習を用いて被験者音声を検出する手法を提案しました．深層学習モデルの工夫により音声検出の性能が向上しました．

VAEで生成したさまざまなMRI撮像音で音声検出モデルを学習

深層学習において，学習と評価における背景雑音が異なると音声検出精度が低下します．多種多様に存在するMRI撮像音に対応するためには，未知のMRI撮像音が発生するたびに検出器である深層学習モデルを更新する必要があります．しかし，深層学習ではモデルの更新によって過去に学習した情報を忘却してしまう課題があります．そこで，画像生成に用いられるVariational Auto-encoderで過去の学習で用いた学習データを生成し，音声検出モデルの学習に用いることで音声検出精度の向上を達成しました．

感想

３年間を通して，音響工学や機械学習に関する知識だけでなく，主体的に学び課題解決を目指す研究推進能力を養うことができました．また，国内外の学会に参加させていただき，多くの人や場所と触れ合う中で，考え方や将来についての視野を広げることができました．多くの刺激を受け，新たな学びと成長が得られた有意義な３年間でした．

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