音楽などによる感情表現技術を理論的に考える
ロボットシミュレーションによる多足歩行等の構成論的研究
神経回路網モデル
データサイエンスで運動のコツを明らかにする
脳の神経活動を解析する
MIDI解析シリーズ第二弾はバッハの平均律1巻1番のプレリュード。バッハって誰やねんていう人も,どこかで聞いたことはある曲のはず。 右手はずっと16分音符の分散和音なので,楽譜上の音の長さは全て同じ。
何人かのピアニストの演奏のMIDIファイルを公開している演奏表情データベースCrest MusePEDBがある。 サンブルファイルにバッハのインベンション1番のMIDIファイルがあったので可視化してたら面白かった。
いろんなセンサを使った実験をしたいとき,センサ値の同期をどうとるかが問題になる。 PCにADボードを指して,センサ入力をまとめて取得するのも手だが, チャンネル数を多くするとサンプリングレートを上げられなくなるし,リアルタイム処理も したい場合にはCPU負荷を少しでも軽減したくなる。
ビデオ画像をもとに,マーカレス・モーションキャプチャを実現できるDeepLabCut (DLC)。 世界中で使われているが,さらに開発も進んでいて複数台カメラ対応やリアルタイム処理もできるらしい。
Pythonのmatplotlibを使って数学関数のグラフを作ろうとすると、ちょいと面倒だったりするが、以下のような関数を作っておくと便利。 ポイントは、引数の一つを描画したい数学関数にすることと、描画のための引数を可変引数で指定できるようにすること。
OECDのサイトに各国の平均年収のデータがあったのでPythonでグラフにしてみた。
AIがプログラミングの補助をしてくれるGitHub Copilotのテスト版が公開されている。 関数名やコメントからソースコードを生成してくれるらしい。 コーディングに悩んだ時Google検索することはよくあるので,その作業を肩代わりして コードを提案表示してくれるのは,随分便利そうだ。
毎年卒論プレ配属のみなさんに,なにか作品を作ってもらっています。 こちらからはあまり細かい指示はせず,例えば「Arduino(小型マイコン)とセンサを使ってなにか面白いものを作る」といったお題で,自由に考えてもらっています。 最近の作品をまとめてみました。
数学の基礎を楽しくお勉強する授業です。 本講義は前期の第一クォータ開講です。 教科書・参考書 テキストは下記のe-learningのページにあります。各自ダウンロード・印刷してください。 参考書は「微分」「積分」「微分方程式」の基礎になる本を自由に選んでお使いください。高校の数学の教科書も大変良い参考書になります。 宿題について 下記のe-learning教材が宿題です。
「ロジカルシンキング」の講義では,上手に自分の意見を主張したり,相手の意見に反論したりできるようになるための技術を楽しくお勉強します。
データサイエンス技術IIは,データ解析の基礎的な手法を学ぶ講義です。
「データサイエンスプログラミング」ではPythonのお勉強をします。
2025年度の案内 「機械学習」の講義では「強化学習」などの学習手法のお勉強をします。
脳の情報処理メカニズムを情報科学的視点で行う研究を主にしています。神経系の情報処理アルゴリズムのモデルを構築する他,最近は音楽演奏表現の情報論的解析や,演奏技術の解析も行なっています。