研究者業績

Takafumi Nakanishi

  (中西 崇文)

Profile Information

Affiliation
Associate professor, Faculty of Data Science, Musashino University
Degree
Ph.D(Mar, 2006, University of Tsukuba)

J-GLOBAL ID
200901081673746975
researchmap Member ID
5000096971

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Received his PhD from the Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba in March 2006. From 2006, he became engaged in research and development of knowledge cluster systems at the National Institute of Information and Communications Technology (NICT). In 2014, he became associate professor and senior research fellow at the Center for Global Communications, International University of Japan, engaged in research and development of mining and data mining methods. In April 2018, he joined the Faculty of Engineering, Musashino University, as associate professor, and has been an associate professor in the university’s Faculty of Data Science since April 2019.


Major Papers

 124

Misc.

 93
  • 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, Mar 1, 2024  
    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.
  • 中西崇文
    武蔵野大学アジアAI研究所紀要(Web), (4), 2024  
  • 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, Feb 16, 2023  
    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.
  • 吉井, 茜音, 岡田, 龍太郎, 峰松, 彩子, 中西, 崇文
    第85回全国大会講演論文集, 2023(1) 357-358, Feb 16, 2023  
    本稿では,動画像メディアコンテンツ(以下動画)を対象とした人物表情認識を用いた感情重要キーワード抽出方式について示す.一般的に,動画の内容を要約するために,その動画内に出現する人物が発言する内容を抽出することが必要であるが,どの部分の発言内容を抽出するかを推定することが難しいと考える.本稿では,動画内に出現する人物の表情認識を実現し,大きく表情が表出した際に発言した内容が動画の中心となる内容であるとし,表情認識の結果とともに,発言をテキストデータとして抽出する手法を提案する.本方式により,各動画の感情とその内容を同時に取得することが可能となり,その動画の要約として使用することが可能となる.
  • 西山, 実希, 岡田, 龍太郎, 峰松, 彩子, 中西, 崇文
    第85回全国大会講演論文集, 2023(1) 557-558, Feb 16, 2023  
    本稿では,多言語展開された同一YouTubeコンテンツのコメントを対象とした言語ごとの特徴語抽出方式について示す.近年,YouTubeなどの動画配信サイトにおいて,多言語に翻訳された動画コンテンツが配信されており,それぞれの言語で書かれたコメントが散在している.これらの多様な言語で書かれた同一動画コンテンツのコメントを対象として,言語ごとで特徴となる単語を抽出し,比較することができれば,それぞれの言語ごとで異なる文化背景を明らかにすることが可能になると考えた.本稿では,言語ごとに分けられたコメント群を対象として,その言語ごとの特徴を表す特徴語を抽出する手法を実現し,それを比較することで,同一動画コンテンツを閲覧したユーザの考え方の違いの考察を試みた.

Books and Other Publications

 5

Research Projects

 5

Industrial Property Rights

 21