研究者業績

岡田 龍太郎

オカダ リョウタロウ  (ryotaro okada)

基本情報

所属
武蔵野大学 データサイエンス学部データサイエンス学科 助教
学位
博士(工学)(2019年3月 筑波大学)

研究者番号
60884583
ORCID ID
 https://orcid.org/0000-0001-8288-1646
J-GLOBAL ID
202001005533478296
researchmap会員ID
R000011303


主要な論文

 36
  • Ryotaro Okada, Takafumi Nakanishi, Yuichi Tanaka, Yutaka Ogasawara, Kazuhiro Ohashi
    New Generation Computing 37(1) 113-137 2019年1月  査読有り
  • 岡田龍太郎, 中西崇文, 本間秀典, 北川高嗣
    情報処理学会論文誌 57(5) 1341-1354 2016年5月15日  査読有り
    本稿では,メディアコンテンツを対象とした統計的一般化逆作用素の構成方式を示す.これは,与えられた印象を表す単語とその重みで表される印象メタデータからメディアコンテンツを生成する機構を実現するものである.本方式は,従来,我々が提案してきた手法であるメディアコンテンツから印象を表す言葉をメタデータとして抽出する,メディアコンテンツを対象としたメタデータ自動抽出方式手法の逆演算として構成される.しかしながら,本逆演算においては一般的に,不良設定問題が発生する.この不良設定問題を解決するために,制約条件としてそのメディアの種類に応じた統計情報やそのメディアを対象とした研究成果・理論を用いる.これにより,メディアコンテンツと言葉の間の相互変換を可能とする.さらに,本方式を楽曲メディアコンテンツに適用し,印象語で表現された印象メタデータから楽曲メディアコンテンツを生成するシステムを実装する.これを用いて実験を行い,提案方式が実現されていることを示す.In this paper, we present a construction method of Stochastic generalized inverse operator for media contents. This method realizes automatic media contents creation depending on impression words as an inverse operation of our automatic metadata extraction method which we have proposed. This is an inverse operator which extracts words from media contents. However, this creation mechanism contains ill-posed problems. In order to solve them, we introduce stochastic data about the media and it's studies. Moreover, we construct a mutual conversion between impression words and media contents. Furthermore, we apply our method to music data creation system. We performed verification experiments, and showed the effectiveness of our method.

MISC

 66
  • 中村, 太戯留, 岡田, 龍太郎
    Musashino University Smart Intelligence Center 紀要 (5) 33-40 2024年3月31日  
  • 長谷川, 大和, 岡田, 龍太郎, 田丸, 翔太, 朝倉, 大樹
    第86回全国大会講演論文集 2024(1) 447-448 2024年3月1日  
    本論文では,ある年代におけるヒット曲の歌詞がその次代における人々の価値観を反映しているという仮定を置き,歌詞データのポジネガ分析による年別感情データの抽出方式および社会情勢との比較検証方式について示す.本方式では,ヒット曲の歌詞データを感情分析し,年ごとの推移をグラフ化することで,年ごとの歌詞の傾向を可視化する.さらに,年ごとの出来事に歌詞が影響しているのかを調査するため,ニュース記事に対しても感情分析を行い,歌詞の感情との連動性について検証する.この連動性を明らかにすることによって,ヒット曲の歌詞から社会情勢の変化を推察することが可能になる.
  • 宮地, 沙綾, 岡田, 龍太郎, 峰松, 彩子, 中西, 崇文
    第86回全国大会講演論文集 2024(1) 819-820 2024年3月1日  
    本研究では,カラオケ歌唱曲選定のためのユーザの適性を表現する楽曲特徴の検討とその可視化を実現する.一般的に,ユーザが自身の歌唱演奏スキルに合致した楽曲を選定することは容易ではない.歌唱のレパートリーを増やすために, 楽曲の難易度を表す楽曲特徴の検討とその可視化が重要であると考えられる.この可視化を実現することにより,ユーザ自身の難易度に合致した楽曲を推薦することも可能になると考えられる.具体的には,本研究において,歌唱演奏の相対的な難易度は,リズムの複雑度,音程の変化度,音域,およびロングトーンであると定義し,これらの難易度をもとに楽曲メディアコンテンツの可視化を実現する.
  • 渡邊, 紀文, 上地, 泰彰, 田丸, 恵理子, 圓崎, 祐貴, 岡田, 龍太郎, 糸田, 孝太, 岡田, 真穂, 守谷, 元一, 宮田, 真宏
    Musashino University Smart Intelligence Center 紀要 4 73-82 2023年3月31日  
  • 神垣, 千絵, 中西, 崇文, 岡田, 龍太郎, 峰松, 彩子
    第85回全国大会講演論文集 2023(1) 573-574 2023年2月16日  
    本稿では,楽曲メディアコンテンツを対象とした音響特徴による楽曲内セグメンテーションとその可視化手法であるMusiColor Chartについて示す.本方式は,楽曲メディアコンテンツを対象として,それぞれの時間ごとの音響特徴を抽出し,その音響特徴をクラスタリングすることにより,楽曲のセクションを自動抽出することを可能とする.さらに,自動抽出された楽曲のセクションごとに,そのセクションの音響特徴に起因する印象に合致した色彩情報を割り当て,楽曲1曲を複数の色彩情報から成り立つカラーバーとして可視化することで,その楽曲全体の印象の変化を俯瞰的に可視化できる.

講演・口頭発表等

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