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国立大学法人東京農工大学
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テニュアトラック教員の紹介

矢田部 浩平 (Yatabe Kohei)

研究院 工学研究院
部門 先端電気電子部門
研究分野 音響工学
キーワード 音響信号処理,時間周波数解析
URL https://web.tuat.ac.jp/~yatabe/
職歴

・2015年04月~2017年03月:日本学術振興会 特別研究員
・2017年04月~2018年03月:早稲田大学 基幹理工学部 助教
・2018年04月~2022年03月:早稲田大学 基幹理工学部 講師
・2022年04月~現在:東京農工大学大学院工学研究院 准教授

学歴

・2012年03月:早稲田大学 表現工学科 卒業
・2014年03月:早稲田大学 表現工学専攻 修士課程 修了
・2017年03月:早稲田大学 表現工学専攻 博士課程 修了

受賞歴

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください
2014年:日本音響学会 学生優秀発表賞
2015年:日本音響学会 粟屋潔学術奨励賞
2018年:日本音響学会 独創研究奨励賞 板倉記念

主な論文・解説

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください
・矢田部浩平, “[連載講座] 短時間フーリエ変換入門 (第一回~第六回),” 日本音響学会誌, vol. 77, no. 4-9, Apr.-Sep. 2021.
・矢田部浩平, “[解説論文] 音響信号処理における位相復元,” 電子情報通信学会 Fundamentals Review, vol. 15, no. 1, pp. 25-36, July 2021.
・矢田部浩平, 石川憲治, 谷川理佐子, 及川靖広, “[解説論文] 光学的音響計測,” 電子情報通信学会 Fundamentals Review, vol. 12, no. 4, pp. 259-268, Apr. 2019.
・矢田部浩平, 升山義紀, 草野翼, 及川靖広, “[解説論文] 位相変換による複素スペクトログラムの表現,” 日本音響学会誌, vol. 75, no. 3, pp. 147-155, Mar. 2019.
・T. Nakashika and K. Yatabe, “Gamma Boltzmann machine for audio modeling,” IEEE/ACM Trans. Audio Speech Lang. Process., vol. 29, pp. 2591-2605, July 2021.
・K. Yatabe and D. Kitamura, “Determined BSS based on time-frequency masking and its application to harmonic vector analysis,” IEEE/ACM Trans. Audio Speech Lang. Process., vol. 29, pp. 1609-1625, Apr. 2021.
・Y. Masuyama, K. Yatabe, Y. Koizumi, Y. Oikawa and N. Harada, “Deep Griffin-Lim Iteration: Trainable iterative phase reconstruction using neural network,” IEEE J. Sel. Top. Signal Process., vol. 15, no. 1, pp. 37-50, Jan. 2021.
・K. Yatabe, “Consistent ICA: Determined BSS meets spectrogram consistency,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 27, pp. 870-874, May 2020.
・D. Takeuchi, K. Yatabe and Y. Oikawa, “Source directivity approximation for finite-difference time-domain simulation by estimating initial value,” J. Acoust. Soc. Am., vol. 145, no. 4, pp. 2638-2649, Apr. 2019.

研究紹介

音は,様々な情報を運ぶことで人々を支えています.声を使ってコミュニケーションをとれるだけでなく,走っている車の存在や,電子レンジの動作終了,機械の異常など,見えない場所で起きていることを知らせてくれます.普段あまり意識することはないかもしれませんが,「音が存在しない世界」を想像してみれば,生活を送る上でいかに音が重要かわかると思います.もちろん,音楽などのエンターテインメントにおいても音は重要であり,無音で映画を観たりゲームを遊んだりすれば,音が運ぶ情報の多さを実感できるでしょう.
我々は,音響信号処理を中心に,音が運ぶ情報を利用する方法について研究しています.空中を伝わる音を計測することで,スマートフォンやパソコンで扱えるデジタルデータに変換し,そのデータを解析や処理することで,音に含まれる情報を抽出して,より価値の高いデータに変換することができます.この一連のプロセスを高度化するために,数学や物理学の知見を活用し,新たな音響情報処理の実現に取り組んでいます.

本学のテニュアトラック事業について

素晴らしい機会を頂き誠にありがとうございます.今後ともよろしくお願い致します.

今後の抱負

研究も教育も精一杯全力で頑張ります.