著者
寺島 裕貴
雑誌
情報処理
巻号頁・発行日
vol.57, no.6, pp.541-543, 2016-05-15

音楽から知覚が生まれる場所は脳である.しかし,豊かな音楽を持つヒトの脳の中身を直接覗くのは容易ではなく,音楽と脳の関係についての理解はまだ限定的である.本解説では,音楽に対するヒトのマクロな脳活動と,音楽を構成する要素であるピッチにかかわる動物のミクロな脳活動を題材として,その解析や理解に情報科学的手法(行列分解, ICA, Deep Learning (CNN))が使われている近年の例を解説する.
著者
寺島 裕貴 古川 茂人
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

聴神経フィルタ特性を理解するための計算モデルとして、自然音の教師なし学習モデルが提案されてきた。本研究では、より自然な音として自然環境下における音の変調を考慮に入れると、教師なし学習よりも音響課題に最適化された深層ニューラルネットワークがより良いモデルであることを示す。
著者
寺島裕貴 岡田真人
雑誌
研究報告音楽情報科学(MUS)
巻号頁・発行日
vol.2013-MUS-99, no.43, pp.1-4, 2013-05-04

大脳皮質聴覚野が担う複雑な情報処理の原理解明に向け,皮質の一様性を根拠に視覚系相同領野のモデルが応用されつつある.しかし,既存研究で議論されてきたのは視覚野神経細胞のうち線形応答を示す単純細胞のモデルに限られており,非線形な複雑細胞に相当する概念については未着手だった.本研究で我々は,視覚野複雑細胞の学習モデルであるトポグラフィック独立成分分析を自然画像の代わりに自然音に適応させた.学習結果である聴覚版「複雑細胞」の特性は,近年聴覚野で発見されたピッチ細胞と同様に“missing fundamental”類似の非線形性を示した.聴覚野ピッチ細胞が視覚野複雑細胞と同一のモデルによる自然刺激学習で獲得可能であるという結果は,両者の計算論的相同性を示唆する.
著者
寺島 裕貴
雑誌
情報処理
巻号頁・発行日
vol.61, no.1, pp.34-35, 2019-12-15

聴覚のニューラルネットワークとしての理解が進んだ近未来.世界は耳を騙そうとする敵対的な音刺激《Aノイズ》で溢れ,DGと呼ぶAIデバイスで耳を守ることが人々に義務付けられていた.自然音の響きに憧れるカリンは原生林に行き,勇気を持ってDGを外すが……?
著者
寺島 裕貴 岡田 真人
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.27, 2013

複雑細胞という概念は大脳皮質視覚野で古くに確立されたが、皮質の均質性にも関わらず他の感覚野では未だ議論されていない。単純細胞については視覚野モデルの聴覚野への応用が実を結びつつある。我々は、視覚野の複雑細胞モデルを自然画像の代わりに自然音に適応させた「聴覚野版複雑細胞」の反応特性を調べ、その一部が近年サル一次聴覚野で発見されたピッチ細胞に酷似することを発見した。
著者
寺島 裕貴 岡田 真人
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.25, 2011

大脳皮質感覚野は地図構造を持ち,その代表である一次視覚野(V1)地図と視覚刺激統計性との関係が指摘されている.一方で近年,一次聴覚野(A1)地図はV1と異なり微小スケールで乱雑なことが分かってきた.本研究ではその原因が聴覚刺激の特徴である離れた周波数間の相関にあるという仮説を提案し,V1のモデルであるtopographic ICAが聴覚的な刺激からは乱雑な地図を生成することを示す.
著者
寺島 裕貴 岡田 真人
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.110, no.461, pp.325-330, 2011-02-28

神経細胞の受容野が秩序を持って並ぶ地図構造は大脳皮質感覚野に共通の特徴として知られるが,整然とした一次視覚野(V1)のレチノトピーに対し,一次聴覚野(A1)のトノトピーは乱雑であることが明らかになってきた.一方,過去の研究はV1とA1で見られる受容野構造の違いが自然界の刺激が持つ統計性の違いの反映に過ぎないことを示唆している.そこで我々は,この地図構造の乱雑さの違いもまた,自然刺激の統計性の違いの反映であるという仮説を提唱する.本研究では,V1のモデルであるトポグラフィック独立成分分析を「聴覚らしい」刺激に適応させることで,同モデルがA1のように乱れた地図も生成し得ることを示す.