Publications

Journals (Peer-reviewed)

  1. Yoshiaki Bando, Tomohiko Nakamura, Satoru Fukayama, and Shinji Watanabe, “Online frontend system for multi-talker DSR using neural blind source separation and diarization,” IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 34, pp. 3698–3713, July 2026.
  2. Ren Uchida, Kohei Yatabe, and Tomohiko Nakamura, “Encoder-masking-decoder networks using orthogonal convolutional layer as invertible linear encoder,” Acoustical Science and Technology, vol. advpub, no. e26.10, May 2026.
  3. Kanami Imamura, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Kohei Yatabe, and Hiroshi Saruwatari, “Stride conversion algorithms for convolutional layers and its application to sampling-frequency-independent deep neural networks,” Signal Processing, vol. 242, Nov. 2025.
  4. Yuki Ito, Tomohiko Nakamura, Shoichi Koyama, Shuichi Sakamoto, and Hiroshi Saruwatari, “Spatial upsampling of head-related transfer function using neural network conditioned on source position and frequency,” IEEE Open Journal of Signal Processing, vol. 6, pp. 1109–1123, Sept. 2025.
  5. Yusaku Mizobuchi, Daichi Kitamura, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Hiroshi Saruwatari, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Music bleeding-sound reduction based on time-channel nonnegative matrix factorization,” APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, vol. 14, no. 1, e18, July 2025.
  6. Yuto Ishikawa, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Daichi Kitamura, Hiroshi Saruwatari, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Real-time speech extraction based on rank-constrained spatial covariance matrix estimation and spatially regularized independent low-rank matrix analysis with fast demixing matrix estimation,” IEEE Access, vol. 13, pp. 88683–88706, May 2025.
  7. Kanami Imamura, Tomohiko Nakamura, Kohei Yatabe, and Hiroshi Saruwatari, “Neural analog filter for sampling-frequency-independent convolutional layer,” APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, vol. 13, no. 1, e28, Nov. 2024.
  8. Takaaki Saeki, Shinnosuke Takamichi, Tomohiko Nakamura, Naoko Tanji, and Hiroshi Saruwatari, “SelfRemaster: Self-supervised speech restoration for historical audio resources,” IEEE Access, vol. 11, pp. 144831–144843, Jan. 2024.
  9. Takuya Hasumi, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Hiroshi Saruwatari, Daichi Kitamura, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “PoP-IDLMA: Product-of-prior independent deeply learned matrix analysis for multichannel music source separation,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 31, pp. 2680–2694, July 2023.
  10. Koichi Saito, Tomohiko Nakamura, Kohei Yatabe, and Hiroshi Saruwatari, “Sampling-frequency-independent convolutional layer and its application to audio source separation,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 30, pp. 2928–2943, Sept. 2022.
  11. Tomohiko Nakamura, Shihori Kozuka, and Hiroshi Saruwatari, “Time-domain audio source separation with neural networks based on multiresolution analysis,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 29, pp. 1687–1701, Apr. 2021.
    [The Itakura Prize Innovative Young Researcher Award]
  12. Tomohiko Nakamura and Hirokazu Kameoka, “Harmonic-temporal factor decomposition for unsupervised monaural separation of harmonic sounds,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 29, pp. 68–82, Nov. 2020.
  13. Tomohiko Nakamura, Eita Nakamura, and Shigeki Sagayama, “Real-time audio-to-score alignment of music performances containing errors and arbitrary repeats and skips,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 24, no. 2, pp. 329–339, Feb. 2016.
  14. Tomohiko Nakamura, Yutaka Hori, and Shinji Hara, “Hierarchical modeling and local stability analysis for repressilators coupled by quorum sensing,” SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, vol. 7, no. 3, pp. 133–140, May 2014.
    [SICE Best Paper Award (Takeda Award)]
  15. Eita Nakamura, Tomohiko Nakamura, Yasuyuki Saito, Nobutaka Ono, and Shigeki Sagayama, “Outer-product type hidden Markov model and polyphonic MIDI score following,” Journal of New Music Research, vol. 43, pp. 183–201, Apr. 2014.

International Conferences & Workshops

Peer-Reviewed

  1. Kengo Takemoto, Tomohiko Nakamura, and Hiroshi Saruwatari, “Differentiable digital signal processing mixture model-based diffusion for synthesis parameter estimation from harmonic sound mixtures,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Nov. 2026.
  2. Yuma Narahata, Tomohiko Nakamura, Yuki Saito, and Hiroshi Saruwatari, “Lead vocal separation from vocal ensemble mixtures using phoneme alignment,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Nov. 2026.
  3. Tomohiko Nakamura, Wataru Nakata, Kanami Imamura, and Yuki Saito, “Neural audio codec with adjustable token temporal resolution using sampling-frequency-independent convolutional layers,” in Proceedings of International Workshop on Acoustic Signal Enhancement, Sept. 2026.
  4. Ege Erdem, Shoichi Koyama, Tomohiko Nakamura, Orchisama Das, and Zoran Cvetkovic, “SF-Flow: Sound field magnitude estimation via flow matching guided by sparse measurements,” in Proceedings of International Workshop on Acoustic Signal Enhancement, Sept. 2026.
  5. Yuto Ishikawa, Norihiro Takamune, Kouei Yamaoka, Tomohiko Nakamura, and Hiroshi Saruwatari, “Joint optimization of demixing filters and asymmetric window function for independent vector analysis,” in Proceedings of International Workshop on Acoustic Signal Enhancement, Sept. 2026.
  6. Woan-Shiuan Chien, Tomohiko Nakamura, Huan-Yu Chen, Fukayama Satoru, Hitoshi Suda, Jun Ogata, and Chi-Chun Lee, “Two-sided fairness transfer for gender-neutral speech emotion recognition with partially observed attributes,” in Proceedings of INTERSPEECH, Sept. 2026.
  7. Daigo Takizawa, Tomohiko Nakamura, Samuele Cornell, William Chen, Satoru Fukayama, and Shinji Watanabe, “Dissecting sensitivity to training language in self-supervised speech learning using neural audio codec tokens,” in Proceedings of INTERSPEECH, Sept. 2026.
  8. Shinnosuke Takamichi, Tomohiko Nakamura, Hitoshi Suda, Satoru Fukayama, and Jun Ogata, “MangaVox: Dataset of acted voices aligned with manga images towards computer understanding of audio comics,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2026, pp. 19467–19471.
  9. Karl Schrader, Shoichi Koyama, Tomohiko Nakamura, and Mirco Pezzoli, “Phase-retrieval-based physics-informed neural networks for acoustic magnitude field reconstruction,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2026, pp. 15162–15166.
  10. Kanami Imamura, Tomohiko Nakamura, Kohei Yatabe, and Hiroshi Saruwatari, “Dissecting performance degradation in audio source separation under sampling frequency mismatch,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2026, pp. 15832–15836.
  11. Go Nishikawa, Wataru Nakata, Yuki Saito, Kanami Imamura, Hiroshi Saruwatari, and Tomohiko Nakamura, “Multi-sampling-frequency naturalness MOS prediction using self-supervised learning model with sampling-frequency-independent layer,” in Proceedings of IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop, Dec. 2025.
  12. Rinka Nobukawa, Makito Kitamura, Tomohiko Nakamura, Shinnosuke Takamichi, and Hiroshi Saruwatari, “Drum-to-vocal percussion sound conversion and its evaluation methodology,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Oct. 2025, pp. 198–203.
  13. Ryan Niu, Shoichi Koyama, and Tomohiko Nakamura, “Head-related transfer function individualization using anthropometric features and spatially independent latent representations,” in Proceedings of IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, Oct. 2025.
  14. Hitoshi Suda, Junya Koguchi, Shunsuke Yoshida, Tomohiko Nakamura, Fukayama Satoru, and Jun Ogata, “IdolSongsJp corpus: A multi-singer song corpus in the style of Japanese idol groups,” in Proceedings of International Society for Music Information Retrieval Conference, Sept. 2025, pp. 647–654.
  15. Kanami Imamura, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Kohei Yatabe, and Hiroshi Saruwatari, “Local equivariance error-based metrics for evaluating sampling-frequency-independent property of neural network,” in Proceedings of European Signal Processing Conference, Sept. 2025, pp. 276–280.
  16. Aogu Wada, Tomohiko Nakamura, and Saruwatari Hiroshi, “Hyperbolic embeddings for order-aware classification of audio effect chains,” in Proceedings of International Conference on Digital Audio Effects, Sept. 2025, pp. 396–402.
  17. Tomohiko Nakamura, Kwanghee Choi, Keigo Hojo, Yoshiaki Bando, Satoru Fukayama, and Shinji Watanabe, “Discrete speech unit extraction via independent component analysis,” in Proceedings of SALMA: Speech and Audio Language Models - Architectures, Data Sources, and Training Paradigms, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Workshops, Apr. 2025.
  18. Yuto Ishikawa, Osamu Take, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Yuki Saito, Shinnosuke Takamichi, and Hiroshi Saruwatari, “Real-time noise estimation for Lombard-effect speech synthesis in human–avatar dialogue systems,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Dec. 2024.
  19. Hiroaki Hyodo, Shinnosuke Takamichi, Tomohiko Nakamura, Junya Koguchi, and Hiroshi Saruwatari, “DNN-based ensemble singing voice synthesis with interactions between singers,” in Proceedings of IEEE Spoken Language Technology Workshop, Dec. 2024, pp. 660–667.
  20. Hitoshi Suda, Shunsuke Yoshida, Tomohiko Nakamura, Fukayama Satoru, and Jun Ogata, “FruitsMusic: A real-world corpus of Japanese idol-group songs,” in Proceedings of International Society for Music Information Retrieval Conference, Nov. 2024.
  21. Kwanghee Choi, Ankita Pasad, Tomohiko Nakamura, Satoru Fukayama, Karen Livescu, and Shinji Watanabe, “Self-supervised speech representations are more phonetic than semantic,” in Proceedings of INTERSPEECH, Sept. 2024, pp. 4578–4582.
  22. Yoshiaki Bando, Tomohiko Nakamura, and Shinji Watanabe, “Neural blind source separation and diarization for distant speech recognition,” in Proceedings of INTERSPEECH, Sept. 2024, pp. 722–726.
  23. Yuto Ishikawa, Kohei Konaka, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, and Hiroshi Saruwatari, “Real-time speech extraction using spatially regularized independent low-rank matrix analysis and rank-constrained spatial covariance matrix estimation,” in Proceedings of Hands-Free Speech Communication and Microphone Arrays, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Workshops, Apr. 2024, pp. 730–734.
  24. Kanami Imamura, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Kohei Yatabe, and Hiroshi Saruwatari, “Algorithms of sampling-frequency-independent layers for non-integer strides,” in Proceedings of European Signal Processing Conference, Sept. 2023, pp. 326–330.
  25. Joonyong Park, Shinnosuke Takamichi, Tomohiko Nakamura, Kentaro Seki, Detai Xin, and Hiroshi Saruwatari, “How generative spoken language model encodes noisy speech: Investigation from phonetics to syntactics,” in Proceedings of INTERSPEECH, Aug. 2023, pp. 1085–1089.
  26. Tomohiko Nakamura, Shinnosuke Takamichi, Naoko Tanji, Satoru Fukayama, and Hiroshi Saruwatari, “jaCappella corpus: A Japanese a cappella vocal ensemble corpus,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, June 2023.
  27. Kota Arai, Yutaro Hirao, Takuji Narumi, Tomohiko Nakamura, Shinnosuke Takamichi, and Shigeo Yoshida, “TimToShape: Supporting practice of musical instruments by visualizing timbre with 2D shapes based on crossmodal correspondences,” in Proceedings of ACM Conference on Intelligent User Interfaces, Mar. 2023, pp. 850–865.
  28. Futa Nakashima, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Satoru Fukayama, and Hiroshi Saruwatari, “Hyperbolic timbre embedding for musical instrument sound synthesis based on variational autoencoders,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Nov. 2022, pp. 736–743.
  29. Yuki Ito, Tomohiko Nakamura, Shoichi Koyama, and Hiroshi Saruwatari, “Head-related transfer function interpolation from spatially sparse measurements using autoencoder with source position conditioning,” in Proceedings of International Workshop on Acoustic Signal Enhancement, Sept. 2022.
    [Finalist of Best Student Paper Award of IWAENC 2022 (Yuki Ito)]
  30. Kazuhide Shigemi, Shoichi Koyama, Tomohiko Nakamura, and Hiroshi Saruwatari, “Physics-informed convolutional neural network with bicubic spline interpolation for sound field estimation,” in Proceedings of International Workshop on Acoustic Signal Enhancement, Sept. 2022.
  31. Takaaki Saeki, Shinnosuke Takamichi, Tomohiko Nakamura, Naoko Tanji, and Hiroshi Saruwatari, “SelfRemaster: Self-supervised speech restoration with analysis-by-synthesis approach using channel modeling,” in Proceedings of INTERSPEECH, Sept. 2022, pp. 4406–4410.
  32. Masaya Kawamura, Tomohiko Nakamura, Daichi Kitamura, Hiroshi Saruwatari, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Differentiable digital signal processing mixture model for synthesis parameter extraction from mixture of harmonic sounds,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2022, pp. 941–945.
    [IEEE Signal Processing Society Japan Student Conference Paper Award (Awardee: Masaya Kawamura)]
  33. Takuya Hasumi, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Hiroshi Saruwatari, Daichi Kitamura, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Multichannel audio source separation with independent deeply learned matrix analysis using product of source models,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Dec. 2021, pp. 1226–1233.
  34. Sota Misawa, Norihiro Takamune, Tomohiko Nakamura, Daichi Kitamura, Hiroshi Saruwatari, Masakazu Une, and Shoji Makino, “Speech enhancement by noise self-supervised rank-constrained spatial covariance matrix estimation via independent deeply learned matrix analysis,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Dec. 2021, pp. 578–584.
  35. Yusaku Mizobuchi, Daichi Kitamura, Tomohiko Nakamura, Hiroshi Saruwatari, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Prior distribution design for music bleeding-sound reduction based on nonnegative matrix factorization,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Dec. 2021, pp. 651–658.
  36. Koichi Saito, Tomohiko Nakamura, Kohei Yatabe, Yuma Koizumi, and Hiroshi Saruwatari, “Sampling-frequency-independent audio source separation using convolution layer based on impulse invariant method,” in Proceedings of European Signal Processing Conference, Aug. 2021, pp. 321–325.
  37. Naoki Narisawa, Rintaro Ikeshita, Norihiro Takamune, Daichi Kitamura, Tomohiko Nakamura, Hiroshi Saruwatari, and Tomohiro Nakatani, “Independent deeply learned tensor analysis for determined audio source separation,” in Proceedings of European Signal Processing Conference, Aug. 2021, pp. 326–330.
  38. Takuya Hasumi, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Hiroshi Saruwatari, Daichi Kitamura, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Empirical bayesian independent deeply learned matrix analysis for multichannel audio source separation,” in Proceedings of European Signal Processing Conference, Aug. 2021, pp. 331–335.
  39. Shihori Kozuka, Tomohiko Nakamura, and Hiroshi Saruwatari, “Investigation on wavelet basis function of DNN-based time domain audio source separation inspired by multiresolution analysis,” in Proceedings of International Congress and Exposition on Noise Control Engineering, Aug. 2020, pp. 4013–4022.
  40. Tomohiko Nakamura and Hiroshi Saruwatari, “Time-domain audio source separation based on Wave-U-Net combined with discrete wavelet transform,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2020, pp. 386–390.
  41. Tomohiko Nakamura and Hirokazu Kameoka, “Shifted and convolutive source-filter non-negative matrix factorization for monaural audio source separation,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Mar. 2016, pp. 489–493.
  42. Tomohiko Nakamura and Hirokazu Kameoka, “Lp-norm non-negative matrix factorization and its application to singing voice enhancement,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Apr. 2015, pp. 2115–2119.
  43. Tomohiko Nakamura, Kotaro Shikata, Norihiro Takamune, and Hirokazu Kameoka, “Harmonic-temporal factor decomposition incorporating music prior information for informed monaural source separation,” in Proceedings of International Society for Music Information Retrieval Conference, Oct. 2014, pp. 623–628.
    [Travel Grant by the Tateishi Science and Technology Foundation]
  44. Tomohiko Nakamura and Hirokazu Kameoka, “Fast signal reconstruction from magnitude spectrogram of continuous wavelet transform based on spectrogram consistency,” in Proceedings of International Conference on Digital Audio Effects, Sept. 2014, pp. 129–135.
    [Travel Grant by the Hara Research Foundation]
  45. Takuya Higuchi, Hirofumi Takeda, Tomohiko Nakamura, and Hirokazu Kameoka, “A unified approach for underdetermined blind signal separation and source activity detection by multichannel factorial hidden Markov models,” in Proceedings of INTERSPEECH, Sept. 2014, pp. 850–854.
  46. Tomohiko Nakamura, Hirokazu Kameoka, Kazuyoshi Yoshii, and Masataka Goto, “Timbre replacement of harmonic and drum components for music audio signals,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2014, pp. 7520–7524.
  47. Takuya Higuchi, Norihiro Takamune, Tomohiko Nakamura, and Hirokazu Kameoka, “Underdetermined blind separation and tracking of moving sources based on DOA-HMM,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2014, pp. 3215–3219.
  48. Tomohiko Nakamura, Eita Nakamura, and Shigeki Sagayama, “Acoustic score following to musical performance with errors and arbitrary repeats and skips for automatic accompaniment,” in Proceedings of Sound and Music Computing Conference, Aug. 2013, pp. 299–304.
    [Travel Grant by the Telecommunications Advancement Foundation]
  49. Masahiro Nakano, Jonathan Le Roux, Hirokazu Kameoka, Tomohiko Nakamura, Nobutaka Ono, and Shigeki Sagayama, “Bayesian nonparametric spectrogram modeling based on infinite factorial infinite hidden Markov model,” in Proceedings of IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, Oct. 2011, pp. 325–328.
  50. Tomohiko Nakamura, Shinji Hara, and Yutaka Hori, “Local stability analysis for a class of quorum-sensing networks with cyclic gene regulatory networks,” in Proceedings of SICE Annual Conference, Sept. 2011, pp. 2111–2116.
    [SICE Annual Conference 2011 International Award and Finalist of Young Author's Award]

Presentations & Demos

  1. Kengo Takemoto, Tomohiko Nakamura, and Hiroshi Saruwatari, “Diffusion-based music audio editing system using differentiable digital signal processing mixture model,” in Proceedings of International Conference on Digital Audio Effects, Demo Session, Sept. 2026.
  2. Sota Koshino, Shotaro Ueji, Shinnosuke Takamichi, and Tomohiko Nakamura, “Automatic generation of audio comic from manga images,” in Proceedings of INTERSPEECH, Show&tell Session, Sept. 2026.
  3. Kanami Imamura, Tomohiko Nakamura, Kohei Yatabe, and Hiroshi Saruwatari, “Continuous function approximation of convolutional kernels for sampling frequency adaptation of pre-trained source separation networks,” in Joint Meeting of the Acoustical Society of America and the Acoustical Society of Japan, Dec. 2025.
  4. Yuto Ishikawa, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Daichi Kitamura, Hiroshi Saruwatari, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Low-latency real-time speech extraction based on rank-constrained spatial covariance matrix estimation using asymmetric window function,” in Joint Meeting of the Acoustical Society of America and the Acoustical Society of Japan, Dec. 2025.
  5. Yuta Amezawa, Tomohiko Nakamura, Takahiro Shiina, Satoru Fukayama, Jun Ogata, Hiroki Kuroda, and Takahiko Uchide, “Automatic detection and extraction of later phase in S coda using machine learning for crustal heterogeneity exploration,” in ACES (APEC Cooperation for Earthquake Science) International Workshop, Nov. 2025.
  6. Kengo Takemoto, Tomohiko Nakamura, and Hiroshi Saruwatari, “Toward score-informed music audio editing system using differentiable digital signal processing mixture model,” in Late Breaking Session, International Society for Music Information Retrieval Conference, Sept. 2025.
  7. Rinka Nobukawa, Tomohiko Nakamura, Shinnosuke Takamichi, and Hiroshi Saruwatari, “Real-time drum-to-vocal percusssion sound conversion system,” in Late Breaking Session, International Society for Music Information Retrieval Conference, Sept. 2025.
  8. Yuto Ishikawa, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, and Hiroshi Saruwatari, “Hearing-aids system using distributed assistive device and blind speech extraction method under diffuse noise,” in International Congress on Acoustics, May 2025.
  9. Yuta Amezawa, Tomohiko Nakamura, Satoru Fukayama, Takahiro Shiina, and Takahiko Uchide, “Automatic extraction and peak arrival estimation of later phase in S coda,” in International Joint Workshop on Slow-to-Fast Earthquakes 2024, Sept. 2024.
  10. Yuto Ishikawa, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, and Hiroshi Saruwatari, “Real-time framework for speech extraction based on independent low-rank matrix analysis with spatial regularization and rank-constrained spatial covariance matrix estimation,” in Workshop on Spoken Dialogue Systems for Cybernetic Avatars (SDS4CA), Sept. 2024.
  11. Shigeki Sagayama, Tomohiko Nakamura, Eita Nakamura, Yasuyuki Saito, Hirokazu Kameoka, and Nobutaka Ono, “Automatic music accompaniment allowing errors and arbitrary repeats and jumps,” in Proceedings of Meetings on Acoustics, Acoustic Society of America, May 2014, vol. 21, 35003.

Domestic Conferences

  1. 竹本 健悟, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “混合Differentiable Digital Signal Processingモデルを用いた拡散モデルベース合成パラメータ推定の実験的評価,” 日本音響学会 2026年秋期研究発表会, Sept. 2026.
  2. 今村 奏海, 中村 友彦, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “リサンプリングの補間カーネルが音源分離の性能に与える影響の分析,” 日本音響学会 2026年秋期研究発表会, Sept. 2026.
  3. 今村 奏海, 中村 友彦, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “未学習サンプリング周波数下での音響シーン分類へのカーネル摂動リサンプリングの適用,” 日本音響学会 2026年秋期研究発表会, Sept. 2026.
  4. 中田 陸斗, 三井 啓史, 中村 颯, 清水 周一郎, 高道 慎之介, 山岡 洸瑛, and 中村 友彦, “2話者間位置における聞こえを再現するバーチャルマイクの提案と音源・視覚情報の影響の調査,” 日本音響学会 2026年秋期研究発表会, Sept. 2026.
  5. 瀧澤 大吾, 塩田 さやか, 中村 友彦, 須田 仁志, and 深山 覚, “日本語音声SSLモデルの多面的評価に向けた下流タスク評価用データセット構成の検討,” 日本音響学会 2026年秋期研究発表会, Sept. 2026.
  6. 和気 佑弥, 深山 覚, 中村 友彦, 北村 大地, and 中山 仁史, “ギタータブ譜の押弦位置情報が変分自己符号化器の潜在空間に与える影響の分析,” 日本音響学会 2026年秋期研究発表会, Sept. 2026.
  7. 田中 智己, 吉野 夏樹, 中村 友彦, and 矢田部 浩平, “ホワイトボックス攻撃によるNeural audio Codecの敵対的サンプル生成,” 日本音響学会 2026年秋期研究発表会, Sept. 2026.
  8. 竹本 健悟, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “混合Differentiable Digital Signal Processingモデルに基づくガイダンスを用いた拡散モデルによる合成パラメータ推定,” 情報処理学会研究報告, vol. 2026–MUS–146, June 2026.
    [2026 Otogaku Symposium Best Presentation Award (Awardee: Kengo Takemoto)]
  9. 水野 友暁, 須田 仁志, 中村 友彦, 深山 覚, and 中鹿 亘, “HuBERTトークンによる韻律抑制効果を用いた日本語アクセント変換の試み,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 125, pp. 1–6, Mar. 2026.
  10. 越野 颯太, 上治 正太郎, 高道 慎之介, and 中村 友彦, “プロンプト音声合成を用いた漫画音声合成,” 情報処理学会研究報告, vol. 2026–SLP–159, Mar. 2026.
  11. 内田 蓮, 矢田部 浩平, and 中村 友彦, “直交畳み込み層の初期化に関する検討,” 電子情報通信学会技術研究報告, Mar. 2026.
  12. 中村 友彦, 中田 亘, 今村 奏海, and 齋藤 佑樹, “サンプリング周波数非依存畳み込み層を用いたトークン時間解像度可変ニューラルオーディオコーデックの検討,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 125, pp. 425–430, Mar. 2026.
  13. Woan-Shiuan Chien, Tomohiko Nakamura, Huan-Yu Chen, Satoru Fukayama, Hitoshi Suda, Jun Ogata, and Chi-Chun Lee, “Cross-attribute fairness inference in speech emotion recognition via task arithmetic,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 2026–SLP–159, Mar. 2026.
  14. 瀧澤 大吾, 中村 友彦, Samuele Cornell, William Chen, 深山 覚, and 渡部 晋治, “Neural audio Codecを用いた自己教師あり学習モデルにおける事前学習データの言語が下流タスクに与える影響の検証,” 日本音響学会 2026年春期研究発表会, Mar. 2026.
  15. 瀧澤 大吾, 中村 友彦, Samuele Cornell, William Chen, 深山 覚, and 渡部 晋治, “Neural audio Codecを用いた低コストな自己教師あり学習モデルの検討,” 日本音響学会 2026年春期研究発表会, Mar. 2026.
  16. 和田 仰, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “マトリョーシカ埋め込みを用いたオーディオエフェクトチェイン推定,” 日本音響学会 2026年春期研究発表会, Mar. 2026.
  17. 高道 慎之介, 中村 友彦, 須田 仁志, 深山 覚, and 緒方 淳, “ボイスコミックデータセットMangaVoxが拓く音声科学・工学タスク,” 日本音響学会 2026年春期研究発表会, Mar. 2026.
  18. 今村 奏海, 中村 友彦, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “リサンプリングによる音源分離の性能低下に関する実験的分析,” 日本音響学会 2026年春期研究発表会, Mar. 2026.
  19. 石川 悠人, 高宗 典玄, 中村 友彦, 北村 大地, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “重み付き最尤推定法に基づくオンライン型独立低ランク行列分析,” 日本音響学会 2026年春期研究発表会, Mar. 2026.
  20. 楢畑 佑眞, 中村 友彦, 齋藤 佑樹, and 猿渡 洋, “音素アライメント情報を用いた重唱音源からのリードボーカル分離,” 情報処理学会研究報告, vol. 2026–MUS–145, Feb. 2026.
    [IPSJ SIG-MUS 145 Student Encouragement Award (Awardee: Yuma Narahata)]
  21. 内田 蓮, 矢田部 浩平, and 中村 友彦, “畳み込み層の直交化により再構成性を保証したConv-TasNet,” 第40回信号処理シンポジウム講演論文集, Nov. 2025.
  22. 雨澤 勇太, 中村 友彦, 椎名 高裕, 深山 覚, and 内出 崇彦, “独立ベクトル分析によるS波後続波の自動抽出,” 日本地震学会 2025年度秋季大会, Oct. 2025.
  23. 椎名 高裕, 雨澤 勇太, 中村 友彦, 深山 覚, 堀川 晴央, 佐脇 泰典, and 内出 崇彦, “能登半島における地殻内反射面の探索,” 日本地震学会 2025年度秋季大会, Oct. 2025.
  24. 中田 亘, 山内 一輝, 関 健太郎, 齋藤 佑樹, 猿渡 洋, 中村 友彦, 坂東 宜昭, and 深山 覚, “BigGSE: 自己教師ありモデル特徴量空間でのFlow matchingに基づく生成的音声強調,” 日本音響学会 2025年秋期研究発表会, pp. 1189–1192, Sept. 2025.
  25. 竹本 健悟, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “楽譜情報を用いた混合Differentiable Digital Signal Processingモデルによる合成パラメータ推定手法の検討,” 日本音響学会 2025年秋期研究発表会, pp. 347–348, Sept. 2025.
  26. 内田 蓮, 矢田部 浩平, and 中村 友彦, “完全再構成性を保証したEnd-to-End音声強調の実験的評価,” 日本音響学会 2025年秋期研究発表会, pp. 281–282, Sept. 2025.
  27. 和田 仰, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “双曲埋め込みを用いたエフェクトチェイン識別モデルの実験的評価,” 日本音響学会 2025年秋期研究発表会, pp. 453–454, Sept. 2025.
  28. 高道 慎之介, 中村 友彦, 須田 仁志, 深山 覚, and 緒方 淳, “MangaVox:ボイスコミックの計算機理解に向けたマルチモーダル演技音声データセット,” 画像の認識・理解シンポジウム, Aug. 2025.
  29. 越野 颯太, 上治 正太郎, 高道 慎之介, and 中村 友彦, “漫画画像理解性能が漫画音声合成の品質に与える影響の調査,” コミック工学研究会, July 2025.
  30. 和田 仰, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “順序を考慮したオーディオエフェクトチェインの推定に対する双曲埋め込み,” 情報処理学会研究報告, vol. 2025–MUS–143, June 2025.
    [2025 Otogaku Symposium Best Student Presentation Award (Awardee: Aogu Wada)]
  31. 須田 仁志, 小口 純矢, 吉田 隼輔, 中村 友彦, 深山 覚, and 緒方 淳, “アイドルグループ楽曲スタイルにもとづく音楽コーパス,” 情報処理学会研究報告, vol. 2025–MUS–142, Mar. 2025.
  32. 信川 凜佳, 北村 優輝士, 中村 友彦, 高道 慎之介, and 猿渡 洋, “変分オートエンコーダによるドラムからボーカルパーカッションへの楽器音変換と評価,” 情報処理学会研究報告, vol. 2025–MUS–142, Mar. 2025.
  33. 今村 奏海, 中村 友彦, 高宗 典玄, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “Local equivariance Errorに基づくサンプリング周波数非依存性評価指標の提案と分析,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 124, pp. 193–198, Mar. 2025.
  34. 中村 友彦, チョイ クワンヒー, 北條 圭悟, 坂東 宜昭, 深山 覚, and 渡部 晋治, “独立成分分析を利用した離散音声トークン抽出法,” 情報処理学会研究報告, vol. 2025–SLP–155, Mar. 2025.
  35. 高道 慎之介, 和田 仰, 小川 諒, 山岡 洸瑛, 中田 亘, 淺井 航平, 関 健太郎, 岡本 悠希, 齋藤 佑樹, 小川 哲司, 猿渡 洋, 中村 友彦, and 深山 覚, “音声・音響・音楽を扱うオープン基盤モデルの構築に向けたデータセット策定,” 言語処理学会年次大会, Mar. 2025.
  36. 瀧澤 大吾, 中村 友彦, 須田 仁志, and 深山 覚, “大規模自己教師あり学習モデルによる日本語方言の音声認識,” 日本音響学会 2025年春期研究発表会, pp. 969–972, Mar. 2025.
  37. 内田 蓮, 矢田部 浩平, and 中村 友彦, “直交畳み込み層によるConv-TasNetの完全再構成性の保証,” 日本音響学会 2025年春期研究発表会, Mar. 2025.
  38. 今村 奏海, 中村 友彦, 高宗 典玄, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “Local equivariance errorに基づくサンプリング周波数非依存性評価指標の検討,” 日本音響学会 2024年秋期研究発表会, pp. 241–244, Sept. 2024.
  39. 石川 悠人, 武 伯寒, 中村 友彦, 高宗 典玄, 齋藤 佑樹, 高道 慎之介, and 猿渡 洋, “人間とアバターとの対話システムにおける拡散性雑音下リアルタイム推定雑音を用いたLombard効果模擬音声合成のための検討,” 日本音響学会 2024年秋期研究発表会, pp. 141–144, Sept. 2024.
  40. 今村 奏海, 中村 友彦, 高宗 典玄, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “非整数ストライド処理アルゴリズムを用いたサンプリング周波数非依存畳み込み層による楽音分離の実験的評価,” 情報処理学会研究報告, vol. 2024–MUS–140, May 2024.
  41. 中村 友彦, “サンプリング周波数に非依存な深層学習を用いた音源分離,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 124, pp. 7–13, May 2024.
  42. 須田 仁志, 中村 友彦, 深山 覚, and 緒方 淳, “FruitsMusic: 音楽情報処理のためのアイドルユニット楽曲コーパス,” 情報処理学会研究報告, vol. 2024–MUS–139, Mar. 2024.
  43. 兵藤 弘明, 高道 慎之介, 中村 友彦, 小口 純矢, and 猿渡 洋, “歌唱者間相互作用を再現するDNN重唱歌声合成の検討,” 情報処理学会研究報告, vol. 2024–MUS–139, Mar. 2024.
    [IPSJ SIG-MUS 139 Student Encouragement Award (Awardee: Hiroaki Hyodo)]
  44. 王 檬, 赤石 夏輝, 中村 友彦, 山田 宏樹, and 矢田部 浩平, “コンプレッサー処理された信号の復元に関する検討,” 日本音響学会 2024年春期研究発表会, pp. 205–206, Mar. 2024.
  45. 石川 悠人, 大久保 拓哉, 高宗 典玄, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “独立低ランク行列分析における反復射影法の高速化・安定化アルゴリズム,” 日本音響学会 2024年春期研究発表会, pp. 87–90, Mar. 2024.
    [ASJ Best Student Presentation Award (Awardee: Yuto Ishikawa)]
  46. 石川 悠人, 大久保 拓哉, 高宗 典玄, 中村 友彦, 北村 大地, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “空間正則化付き独立低ランク行列分析におけるベクトルワイズ座標降下法の高速化・安定化アルゴリズム,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 123, pp. 43–50, Feb. 2024.
  47. 石川 悠人, 小中 康平, 中村 友彦, 高宗 典玄, and 猿渡 洋, “目的音声の方位を用いた空間正則化付き独立低ランク行列分析とランク制約付き空間共分散行列推定法による拡散性雑音下リアルタイム音声強調,” 日本音響学会 2023年秋期研究発表会, pp. 137–140, Sept. 2023.
  48. 今村 奏海, 中村 友彦, 高宗 典玄, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “サンプリング周波数非依存畳み込み層における非整数ストライド処理アルゴリズム,” 日本音響学会 2023年秋期研究発表会, pp. 157–160, Sept. 2023.
  49. 中村 友彦 and 矢田部 浩平, “Universal Sound Separationへのサンプリング周波数非依存畳み込み層の適用,” 日本音響学会 2023年秋期研究発表会, pp. 161–164, Sept. 2023.
    [The Awaya Kiyoshi Research Award from ASJ]
  50. 王 檬, 中村 友彦, 山田 宏樹, and 矢田部 浩平, “微分可能なコンプレッサーのパラメータ推定に関する検討,” 日本音響学会 2023年秋期研究発表会, pp. 259–260, Sept. 2023.
  51. 中村 友彦, 高道 慎之介, 丹治 尚子, 深山 覚, and 猿渡 洋, “jaCappellaコーパスv2:重唱分離・合成のための日本語アカペラ歌唱コーパスの拡張,” 情報処理学会研究報告, vol. 2023–MUS–138, Aug. 2023.
  52. 朴 浚鎔, 高道 慎之介, 中村 友彦, 関 健太郎, 辛 徳泰, and 猿渡 洋, “Generative spoken language Modelを用いた劣化雑音音声の分析と他言語への適用,” 日本音響学会 2023年春期研究発表会, pp. 677–680, Mar. 2023.
  53. 三村 正人, 井上 昂治, 河原 達也, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “実環境下日本語話し言葉音声コーパスの構築と音声認識ベンチマーク,” 情報処理学会研究報告, vol. 2023–SLP–146, pp. 1–6, Feb. 2023.
  54. 中村 友彦, 高道 慎之介, 丹治 尚子, 深山 覚, and 猿渡 洋, “jaCappellaコーパス:重唱分離・合成に向けた日本語アカペラ歌唱コーパス,” 日本音響学会 2022年秋期研究発表会, pp. 1377–1378, Sept. 2022.
  55. 溝渕 悠朔, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “時間チャネル非負値行列因子分解を用いた被り音抑圧における初期値頑健性の比較,” 日本音響学会 2022年秋期研究発表会, pp. 351–354, Sept. 2022.
  56. 川村 真也, 中村 友彦, 高宗 典玄, 北村 大地, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “混合Differentiable digital signal Processingモデルによる合成パラメータ抽出のためのラウドネスの時間変動に基づくロス関数の設計,” 日本音響学会 2022年秋期研究発表会, pp. 183–186, Sept. 2022.
  57. 伊藤 悠貴, 中村 友彦, 小山 翔一, and 猿渡 洋, “音源位置で条件付けた自己符号化器を用いた少数測定データからの頭部伝達関数補間,” 日本音響学会 2022年秋期研究発表会, pp. 501–504, Sept. 2022.
  58. 今村 奏海, 中村 友彦, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “サンプリング周波数非依存畳み込み層のための時間領域ニューラルアナログフィルタ,” 日本音響学会 2022年秋期研究発表会, pp. 187–190, Sept. 2022.
    [ASJ Best Student Presentation Award (Awardee: Kanami Imamura)]
  59. 重見 和秀, 小山 翔一, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “スプライン補間に基づく音場表現を用いたPhysics-informed neural Networksによる音場推定 -散乱体を含む領域に関する検証-,” 日本音響学会 2022年秋期研究発表会, pp. 239–242, Sept. 2022.
    [ASJ Best Student Presentation Award (Awardee: Kazuhide Shigemi)]
  60. 中島 風太, 中村 友彦, 高宗 典玄, 深山 覚, and 猿渡 洋, “楽音合成のためのGauss混合変分自己符号化器への定曲率非Euclid空間の導入と実験的比較,” 日本音響学会 2022年秋期研究発表会, pp. 327–330, Sept. 2022.
  61. 中島 風大, 中村 友彦, 高宗 典玄, 深山 覚, and 猿渡 洋, “双曲空間への音色埋め込みを用いたガウス混合変分自己符号化器による楽音合成の検討,” 情報処理学会研究報告, vol. 2022–MUS–134, no. 62, June 2022.
    [2022 Otogaku Symposium Best Student Presentation Award (Awardee: Futa Nakashima)]
  62. 佐伯 高明, 高道 慎之介, 中村 友彦, 丹治 尚子, and 猿渡 洋, “ソース・フィルタ・チャネル分解に基づく自己教師ありニューラル音声復元,” 情報処理学会研究報告, vol. 2022–SLP–140, no. 41, Mar. 2022.
    [IPSJ Yamashita SIG Research Award (Awardee: Takaaki Saeki)]
  63. 伊藤 悠貴, 中村 友彦, 小山 翔一, and 猿渡 洋, “球波動関数展開を用いた深層学習による少数測定データからの頭部伝達関数補間,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 121, pp. 163–170, Mar. 2022.
  64. 重見 和秀, 小山 翔一, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “差分近似型Helmholtz方程式に基づく損失関数を用いた深層学習による少数観測点からの音場推定,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 121, pp. 132–139, Mar. 2022.
  65. 中村 友彦, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “ニューラルアナログフィルタを用いたサンプリング周波数非依存畳み込み層とモノラル音源分離への適用,” 日本音響学会 2022年春期研究発表会, pp. 181–184, Mar. 2022.
  66. 川村 真也, 中村 友彦, 北村 大地, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “混合Differentiable DSP モデルによる混合楽器音からの合成パラメータ抽出の実験的評価,” 日本音響学会 2022年春期研究発表会, pp. 177–180, Mar. 2022.
  67. 渡辺 瑠伊, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “深層学習に基づく周波数帯域予測による高速音源分離法の実験的評価,” 第24回 日本音響学会関西支部 若手研究者交流研究発表会, p. 15, Dec. 2021.
  68. 溝渕 悠朔, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧,” 情報処理学会研究報告, vol. 2021–MUS–132, no. 24, Sept. 2021.
  69. 川村 真也, 中村 友彦, 北村 大地, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “楽譜情報を援用した音楽音響信号に対する混合Differentiable DSPモデルの合成パラメータ推定,” 情報処理学会研究報告, vol. 2021–MUS–132, no. 22, Sept. 2021.
  70. 渡辺 瑠伊, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “深層学習に基づく間引きインジケータ付き周波数帯域補間手法による音源分離処理の高速化,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 155–158, Sept. 2021.
  71. 齋藤 弘一, 中村 友彦, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “サンプリング周波数非依存音源分離モデルを用いた楽音分離の実験的評価,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 159–162, Sept. 2021.
  72. 蓮実 拓也, 中村 友彦, 高宗 典玄, 猿渡 洋, 北村 大地, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “Product of Priors型確率分布を導入した音源モデルに基づく独立深層学習行列分析による多チャネル音源分離,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 163–166, Sept. 2021.
  73. 三澤 颯大, 中村 友彦, 高宗 典玄, 北村 大地, and 猿渡 洋, “独立深層学習行列分析を用いたランク制約付き空間共分散行列推定による音声強調,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 279–280, Sept. 2021.
  74. 成澤 直輝, 池下 林太郎, 高宗 典玄, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, and 中谷 智広, “ヘビーテイル生成モデルに基づく独立深層学習テンソル分析,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 301–304, Sept. 2021.
  75. 中村 友彦 and 猿渡 洋, “多重解像度深層分析を用いた楽音分離の実験的評価,” 情報処理学会研究報告, vol. 2021–MUS–131, no. 13, pp. 1–11, June 2021.
    [2021 Otogaku Symposium Best Presentation Award]
  76. 齋藤 弘一, 中村 友彦, 矢田部 浩平, and 猿渡 洋, “周波数領域でのフィルタ設計に基づくサンプリング周波数非依存畳み込み層を用いたDNN音源分離,” 情報処理学会研究報告, vol. 2021–MUS–131, no. 21, pp. 1–6, June 2021.
    [2021 Otogaku Symposium Best Student Presentation Award (Awardee: Koichi Saito)]
  77. 蓮実 拓也, 中村 友彦, 高宗 典玄, 猿渡 洋, 北村 大地, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “非負値行列因子分解を導入したproduct of experts型音源モデルに基づく独立深層学習行列分析による多チャネル音源分離,” 情報処理学会研究報告, vol. 2021–MUS–131, no. 37, pp. 1–8, June 2021.
  78. 齋藤 弘一, 中村 友彦, 矢田部 浩平, 小泉 悠馬, and 猿渡 洋, “アンチエイリアシング機構を導入したサンプリング周波数非依存畳み込み層を用いた音源分離,” 情報処理学会研究報告, vol. 2021–MUS–130, pp. 1–6, Mar. 2021.
  79. 齋藤 弘一, 中村 友彦, 矢田部 浩平, 小泉 悠馬, and 猿渡 洋, “潜在アナログフィルタ表現に基づく畳み込み層を用いたサンプリング周波数非依存なDNN音源分離,” 日本音響学会 2021年春季研究発表会講演論文集, pp. 125–128, Mar. 2021.
  80. 蓮実 拓也, 中村 友彦, 高宗 典玄, 猿渡 洋, 北村 大地, 高橋 祐, and 近藤 多伸, “経験ベイズ独立深層学習行列分析による多チャネル音源分離,” 日本音響学会 2021年春季研究発表会講演論文集, pp. 217–220, Mar. 2021.
    [ASJ Best Student Presentation Award (Awardee: Takuya Hasumi)]
  81. 成澤 直輝, 池下 林太郎, 高宗 典玄, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, and 中谷 智広, “独立深層学習テンソル分析に基づく多チャネル音源分離,” 日本音響学会 2021年春季研究発表会講演論文集, pp. 117–120, Mar. 2021.
  82. 成澤 直輝, 高宗 典玄, 北村 大地, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “音源分離のための周波数間相関を考慮した多変量複素Gauss分布に基づく深層学習による分散共分散行列推定の検討,” 日本音響学会 2020年秋季研究発表会講演論文集, pp. 315–318, Sept. 2020.
  83. 小塚 詩穂里, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “ニューラルネットワークとウェーブレット基底関数の同時学習に基づく多重解像度深層分析を用いた時間領域音源分離,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 119, no. 439, pp. 279–284, Mar. 2020.
  84. 高道 慎之介, 齋藤 佑樹, 中村 友彦, 郡山 知樹, and 猿渡 洋, “manga2voice: マンガ画像からの音声合成に向けた音声分析,” 日本音響学会2020年春季研究発表会講演論文集, pp. 1065–1068, Mar. 2020.
  85. 小塚 詩穂里, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “リフティングスキームによる離散ウェーブレット変換を導入した深層ニューラルネットに基づく時間領域音源分離,” 日本音響学会2020年春季研究発表会講演論文集, pp. 325–328, Mar. 2020.
  86. 中村 友彦 and 猿渡 洋, “Haar変換を導入した時間領域深層ニューラルネットに基づく音源分離,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 119, no. 306, EA2019–60, pp. 41–48, Nov. 2019.
  87. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “高速近似連続ウェーブレット変換による振幅スペクトログラムからの逐次位相推定法,” 情報処理学会研究報告, vol. 2016–MUS–111, no. 47, pp. 1–5, May 2016.
  88. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “非負値行列因子分解に基づく欠損データ補間による超解像声道スペクトル推定法,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 115, no. 523, SP2015–111, pp. 99–104, Mar. 2016.
  89. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “高速近似連続ウェーブレット変換による振幅スペクトログラムに対する実時間位相推定法,” 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 933–936, Mar. 2016.
  90. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “非負値行列因子分解に基づく欠損データ補間による声道スペクトル推定法の検討,” 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 393–396, Mar. 2016.
  91. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “全極スペクトルモデルと擬似周期信号モデルのウェーブレット変換表現を用いた多重音スペクトログラムの調波時間因子分解,” 情報処理学会研究報告, vol. 2015–MUS–107, no. 50, pp. 1–8, May 2015.
    [2015 Otogaku Symposium Award]
  92. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “全極スペクトルモデルを用いた調波時間因子分解による多重音解析,” 情報処理学会研究報告, vol. 2015–MUS–106, no. 26, pp. 1–7, Mar. 2015.
  93. 中村 友彦, 吉井 和佳, 後藤 真孝, and 亀岡 弘和, “音楽音響信号中の調波音の周波数特性およびドラムの音色の置換システム,” 情報処理学会研究報告, vol. 2014–MUS–104, no. 11, pp. 1–6, Aug. 2014.
  94. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “無矛盾性規準に基づく連続ウェーブレット変換スペクトログラムへの位相推定法と高速化,” 情報処理学会研究報告, vol. 2014–MUS–103, no. 41, pp. 1–6, May 2014.
    [IPSJ Yamashita SIG Research Award]
  95. 樋口 卓哉, 高宗 典玄, 中村 友彦, and 亀岡 弘和, “確率的モデル化に基づく移動音源の劣決定ブラインド音源分離,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 114, no. 52, pp. 211–216, May 2014.
  96. 四方 紘太郎, 高宗 典玄, 中村 友彦, and 亀岡 弘和, “調波時間因子分解法に基づく事前情報付き多重音解析,” 情報処理学会研究報告, vol. 2014–MUS–103, no. 18, pp. 1–6, May 2014.
  97. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “連続ウェーブレット変換の高速近似アルゴリズムに基づく振幅スケーログラムへの無矛盾位相付加法の検討,” 日本音響学会2014年春季研究発表会講演集, pp. 933–936, Mar. 2014.
  98. 中村 友彦, 吉井 和佳, 後藤 真孝, and 亀岡 弘和, “音楽音響信号に含まれる調波音の周波数特性とドラムの音色の転写システム,” 日本音響学会2014年春季研究発表会講演集, pp. 1043–1044, Mar. 2014.
    [ASJ Best Student Presentation Award]
  99. 四方 紘太郎, 高宗 典玄, 中村 友彦, and 亀岡 弘和, “調波時間因子分解に基づく音楽事前情報付き多重音解析,” 日本音響学会2014年春季研究発表会講演集, pp. 1049–1052, Mar. 2014.
  100. 樋口 卓哉, 高宗 典玄, 中村 友彦, and 亀岡 弘和, “DOA-HMMに基づく劣決定ブラインド音源分離,” 日本音響学会2013年秋季研究発表会講演集, pp. 23–26, Sept. 2013.
  101. 中村 友彦, 中村 栄太, and 嵯峨山 茂樹, “誤り・任意の弾き直し・弾き飛ばしを含む演奏音響信号への高速な楽譜追跡,” 情報処理学会研究報告, vol. 2013–MUS–99, no. 40, pp. 1–5, May 2013.
  102. 中村 友彦, 中村 栄太, and 嵯峨山 茂樹, “弾き直し・弾き飛ばしを含む音楽演奏への高速な音響入力楽譜追跡,” 情報処理学会 第75回全国大会, vol. 2013, no. 1, pp. 283–284, Mar. 2013.
    [Student Encouragement Award of IPSJ National Convention]
  103. 中村 友彦, 水野 優, 鈴木 孝輔, 中村 栄太, 樋口 祐介, 深山 覚, and 嵯峨山 茂樹, “音楽演奏の誤りや反復に頑健な音響入力自動伴奏,” 日本音響学会2012年秋季研究発表会講演集, pp. 931–934, Sept. 2012.
  104. 中野 允裕, ルルー ジョナトン, 亀岡 弘和, 中村 友彦, 小野 順貴, and 嵯峨山 茂樹, “スペクトログラムのベイジアンノンパラメトリックモデリングに基づく音楽信号の解析,” 情報処理学会研究報告, vol. 2011–MUS–91, no. 6, pp. 1–8, July 2011.

Review Papers

  1. Shoichi Koyama, Juliano Ribeiro, Tomohiko Nakamura, Natsuki Ueno, and Mirco Pezzoli, “Physics-informed machine learning for sound field estimation,” Special Issue on Model-Based and Data-Driven Audio Signal Processing, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 41, pp. 60–71, Nov. 2024.
  1. 亀岡 弘和, 中村 友彦, and 高宗 典玄, “音楽音響信号処理技術の最先端,” 電子情報通信学会誌, vol. 98, no. 6, pp. 467–474, June 2015.

Books

  1. 栗田 修平, 品川 政太朗, 柳 凜太郎, 塩野 大輝, 高道 慎之介, 仁泉 大輔, 中村 友彦, 八木 拓真, and 篠原 崇之, マルチモーダルモデル入門. 技術評論社, Sept. 2026 [Online]. Available at: https://gihyo.jp/book/2026/978-4-297-15836-1

Patents

  1. 池下 林太郎, 中谷 智広, 成澤 直輝, 高宗 典玄, 中村 友彦, and 猿渡 洋, “信号処理装置、信号処理方法、およびプログラム,” 特許7709139号, 08-July-2025.
  2. 中村 友彦, “対象物認識装置、対象物認識方法、及び対象物認識プログラム,” 特許第7349288号, 13-Sept-2023.
  3. 中村 友彦, “対象物認識装置、対象物認識方法、及び対象物認識プログラム,” 特許第7349290号, 13-Sept-2023.
  4. 中村 友彦, “学習済みモデル、学習装置、学習方法、及び学習プログラム,” 特許第7304235号, 28-June-2023.
  5. 新井 康太, 平尾 悠太朗, 鳴海 拓志, 中村 友彦, 高道 慎之介, and 門村(吉田) 成朗, “情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム,” 特開2024-110900, 07-June-2023.
  6. 中村 友彦, 國松 昇平, 櫻井 利彦, and 大西 一徳, “カメラ配置評価装置、カメラ配置評価方法、及びコンピュータプログラム,” 特許第7291013号, 06-June-2023.
  7. 中村 友彦, “対象物認識装置、対象物認識方法、及び対象物認識プログラム,” 特許第6773829号, 05-Oct-2020.
  8. 中村 友彦, “学習装置、学習方法、学習プログラム、及び対象物認識装置,” 特許第6773825号, 05-Oct-2020.
  9. 中村 友彦, “データベース統合装置、データベース統合方法、データベース統合プログラム、及びデータ補完装置,” 特許第6768101号, 24-Sept-2020.
  10. 中村 友彦, 伊藤 忠彦, and 島岡 政基, “証明書管理装置,” 特許第6647259号, 16-Jan-2020.
  11. 中村 友彦 and 亀岡 弘和, “声道スペクトル推定装置、声道スペクトル推定方法、及びプログラム,” 特許第6420781号, 19-Oct-2018.

Invited and Visiting Talks

  1. 中村友彦, “Trends and prospects for audio source separation using deep learning,” Meeting on Technical Committee on Engineering Acoustics, IEICE, vol. 124, no. 389, EA2024-93, p. 104, 2025-03. slides
  2. Tomohiko Nakamura, “Sampling-Frequency-Independent Deep Learning for Audio Source Separation,” Behavioral-Informatics & Interaction-Computation Lab., National Tsing Hua University, 2024-05. slides
  3. Tomohiko Nakamura, “Toward Music Source Separation for Mixtures of Homogeneous Sources,” Music and AI Lab., National Taiwan University, 2024-05. slides
  4. Daichi Kitamura and Tomohiko Nakamura, “Fundamentals and applications of audio source separation --- A guide to becoming an expert,” 2023 Otogaku Symposium, vol. 2023-MUS-137 no. 35, 2023-06. slides
  5. Tomohiko Nakamura, “Signal-processing-inspired deep learning,” IEEE NZ Signal Processing/Information Theory Joint Chapter, co-hosted by the Acoustics Research Centre, University of Auckland, 2022-12. slides
  6. 中村 友彦, “Audio source separation combining wavelet transform and deep neural network,” Meeting on Technical Committee on Engineering Acoustics, IEICE, vol. 122, no. 144, EA2022-32, p. 25, 2022-08. slides

Tutorials

  1. 猿渡 洋,中村 友彦, “音源分離の基礎と最新動向,” 音声認識・対話技術講習会, 2023-08. link

Awards

My Awards

  1. 2024/03: The Awaya Kiyoshi Research Award, ASJ link
  2. 2022/03: The Itakura Prize Innovative Young Researcher Award, ASJ link
  3. 2021/07: 2021 Encouragement Award, Foundation of the Promotion of Engineering Research link
  4. 2021/06: 2021 Otogaku Symposium Best Presentation Award link
  5. 2016/08: IPSJ SIG-MUS Recommended Ph.D. Thesis link
  6. 2016/03: Dean’s Award of Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
  7. 2016/03: IPSJ Yamashita SIG Research Award link
  8. 2015/10: SICE Best Paper Award (Takeda Award) link
  9. 2015/05: 2015 Otogaku Symposium Award link
  10. 2014/03: ASJ Best Student Presentation Award link
  11. 2013/03: IPSJ Certificate of Excellent Master’s Thesis link
  12. 2013/03: Student Encouragement Award of IPSJ National Convention link
  13. 2011/09: SICE Annual Conference 2011 International Award
  14. 2011/09: SICE Annual Conference 2011 Finalist of Young Author Award

Awards Received by Students and Collaborators

  1. 2026/06: 2026 Otogaku Symposium Best Presentation Award (Awardee: Kengo Takemoto) link
  2. 2026/03: IPSJ SIG-MUS 145 Student Encouragement Award (Awardee: Yuma Narahata) link
  3. 2025/06: 2025 Otogaku Symposium Best Student Presentation Award (Awardee: Aogu Wada) link
  4. 2024/09: ASJ Best Student Presentation Award (Awardee: Yuto Ishikawa) link
  5. 2024/03: IPSJ SIG-MUS 139 Student Encouragement Award (Awardee: Hiroaki Hyodo) link
  6. 2023/07: IPSJ Yamashita SIG Research Award (Awardee: Masato Mimura) link
  7. 2022/12: IEEE Signal Processing Society Japan Student Conference Paper Award (Awardee: Masaya Kawamura)
  8. 2022/11: ASJ Best Student Presentation Award (Awardee: Kanami Imamura) link
  9. 2022/11: ASJ Best Student Presentation Award (Awardee: Kazuhide Shigemi) link
  10. 2022/09: Finalist of Best Student Paper Award of IWAENC 2022 (Yuki Ito)
  11. 2022/06: IPSJ Yamashita SIG Research Award (Awardee: Takaaki Saeki) link
  12. 2022/06: 2022 Otogaku Symposium Best Student Presentation Award (Awardee: Futa Nakashima) link
  13. 2022/03: Dean's Award of Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo (Awardee: Takuya Hasumi) link
  14. 2021/12: 日本音響学会第24回関西支部若手研究者交流研究発表会 奨励賞(受賞者:渡辺 瑠伊) link
  15. 2021/06: 2021 Otogaku Symposium Best Student Presentation Award (Awardee: Koichi Saito) link
  16. 2021/05: ASJ Best Student Presentation Award (Awardee: Takuya Hasumi) link

Other

  1. 中村 友彦, “深層学習を用いた音源分離,” 日本音響学会第23回サマーセミナー, 2022-09. slides
  2. 中村 友彦, “コーヒーブレイク ちょっとしたエッセイ,” 日本音響学会誌, vol. 78, no. 1, 2021-12-25.
  3. 中村 友彦, “音楽音響信号に対するウェーブレット変換を用いた音源分離,” 東京大学工学部計数工学科 システム情報談話会, 2021-09. link
  4. 中村 友彦,吉井 和佳,後藤 真孝,亀岡 弘和, “音楽音響信号中の調波音の周波数特性およびドラムの音色の置換システム,” OngaCRESTシンポジウム2014-音楽情報処理研究が切り拓く未来を探る-, 2014-08-23. link