Presentation slide for AI seminar at Artificial Intelligence Research Center, The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan.
URL (in Japanese): https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_046.html
音源分離における音響モデリング（Acoustic modeling in audio source separation）Daichi Kitamura
北村大地, "音源分離における音響モデリング," 日本音響学会 サマーセミナー 招待講演, September 11th, 2017.
Daichi Kitamura, "Acoustic modeling in audio source separation," The Acoustical Society of Japan, Summer Seminar Invited Talk, September 11th, 2017.
統計的独立性と低ランク行列分解理論に基づく ブラインド音源分離 –独立低ランク行列分析– Blind source separation based on...Daichi Kitamura
北村大地, "統計的独立性と低ランク行列分解理論に基づく ブラインド音源分離 –独立低ランク行列分析–," 筑波大学システム情報工学研究科マルチメディア研究室 招待講演, Ibaraki, September 26th, 2016.
Daichi Kitamura, "Blind source separation based on statistical independence and low-rank matrix decomposition –Independent low-rank matrix analysis–," University of Tsukuba, Graduate School of Systems and Information Engineering, Multimedia Laboratory, Invited Talk, Ibaraki, September 26th, 2016.
ICASSP 2019音声＆音響論文読み会（https://connpass.com/event/128527/）での発表資料です。
AASP (Audio and Acoustic Signal Processing) 分野の紹介と、ICASSP 2019での動向を紹介しています。#icassp2019jp
Presentation slide for AI seminar at Artificial Intelligence Research Center, The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan.
URL (in Japanese): https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_046.html
音源分離における音響モデリング（Acoustic modeling in audio source separation）Daichi Kitamura
北村大地, "音源分離における音響モデリング," 日本音響学会 サマーセミナー 招待講演, September 11th, 2017.
Daichi Kitamura, "Acoustic modeling in audio source separation," The Acoustical Society of Japan, Summer Seminar Invited Talk, September 11th, 2017.
統計的独立性と低ランク行列分解理論に基づく ブラインド音源分離 –独立低ランク行列分析– Blind source separation based on...Daichi Kitamura
北村大地, "統計的独立性と低ランク行列分解理論に基づく ブラインド音源分離 –独立低ランク行列分析–," 筑波大学システム情報工学研究科マルチメディア研究室 招待講演, Ibaraki, September 26th, 2016.
Daichi Kitamura, "Blind source separation based on statistical independence and low-rank matrix decomposition –Independent low-rank matrix analysis–," University of Tsukuba, Graduate School of Systems and Information Engineering, Multimedia Laboratory, Invited Talk, Ibaraki, September 26th, 2016.
ICASSP 2019音声＆音響論文読み会（https://connpass.com/event/128527/）での発表資料です。
AASP (Audio and Acoustic Signal Processing) 分野の紹介と、ICASSP 2019での動向を紹介しています。#icassp2019jp
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが，その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる．一般に，複数物体を同時に組み立てる際は，対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる．ただし，この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし，部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる．この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により，治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた．すなわち，環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して，組み立て作業条件を検討している．本研究ではこの方策に基づいて，複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする．このとき，対象物のロバスト性を考慮することで，仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する．作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ，簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す．さらに，作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する．
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL：https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典：Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要：リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat（Accelerated Features）」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
![日本語オーディオブック・
紙芝居朗読音声コーパス
(東京大学 高道慎之介)
概要
● 音声合成の難タスクを整備
● 感情豊かなコーパスを作成
● 無償で公開中
内容物
● 小説25作品・紙芝居17作品
● 声優による音声9時間
● 刊行物の挿絵・平絵画像
評価
● 音声合成モデルを学習
● 文章構造を利用して音質改善
展望
● 言語理解に基づく音声合成
● 画像理解に基づく音声合成
● 音声理解に基づく画像合成
内容物
● 作品の選定 (抜粋)
○ 文と絵の著作権が消滅した小説
(左表) … 青空文庫など
○ 著作権の存続している紙芝居(右表) … 著者の許諾を得て利用
● 音声収録と後処理
○ 文章を章・段落などに構造化
○ 再帰CTCセグメンテーションで文
アライメントを獲得
● 挿絵・平絵
○ キャラクタや情景の画像
○ 著者と出版社の許諾のもとで
スキャンしてディジタル化
著者 (文・絵) タイトル
田中六大 むしにごようじん
大島妙子 おばけいぬの おハナちゃん
ようふゆか ありくんとかえるくん
著者 (文) タイトル
新美南吉 ごん狐
楠山正雄 花咲かじじい
太宰治 桜桃
chapt000: # 章
parag000: # 段落
style000: # 文種
sent: ある日の事でございます。
time: [0.96, 3.32] # 開始終了時刻
[蜘蛛の糸.yaml (芥川龍之介)] 宮沢 賢治(作)
茂田井 武(絵)
福音館書店(刊)
“セロひきのゴーシュ”
終盤の演奏場面](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)