申 請 者

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早稲田大学大学院 基幹理工学研究科

博   士   論   文   概   要

論 文 題 目

Regularized Discrimination of High-Dimensional Signal  Representations for Automatic Speech Recognition  高次元音声表現の正則化識別モデルを用いた音声認識

申 請 者

久保 陽太郎 Yotaro Kubo

    情報理工学専攻  ヒューマンインタフェース研究

2009 年 11 月

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早稲田大学大学院 基幹理工学研究科

博   士   論   文   概   要

論 文 題 目

Regularized Discrimination of High-Dimensional Signal  Representations for Automatic Speech Recognition  高次元音声表現の正則化識別モデルを用いた音声認識

申 請 者

久保 陽太郎 Yotaro Kubo

    情報理工学専攻  ヒューマンインタフェース研究

2009 年 11 月

  近 年 の 計 算 資 源 の 増 大 ， お よ び 音 声 信 号 処 理 技 術 や 統 計 的 機 械 学 習 理 論 の 進 歩 に 伴 な い ， 自 動 音 声 認 識 の 精 度 は 飛 躍 的 な 向 上 を 遂 げ て き て い る ． し か し ， 多 様 な 環 境 に お け る 様 々 な 話 者 の 発 話 を 人 間 と 同 等 の 精 度 で 認 識 す る 水 準 に は 至 っ て い な い ． 音 声 認 識 器 は 音 声 信 号 か ら 音 声 特 徴 を 分 析 す る 特 徴 分 析 器 ， 単 語 毎 の 音 声 特 徴 生 起 確 率 を 与 え る 音 響 モ デ ル ， 単 語 列 の 生 起 確 率 を 与 え る 言 語 モ デ ル を 用 い て ， 最 適 な 単 語 列 を 探 し 出 す 統 計 的 推 定 問 題 の 一 つ と し て 定 式 化 さ れ て い る ． こ の 枠 組 み の 上 で は 環 境 の 違 い や 話 者 の 違 い は 原 則 的 に 音 声 分 析 器 お よ び 音 響 モ デ ル に よ っ て 吸 収 し な け れ ば な ら な い ． そ の た め ， 音 声 分 析 器 お よ び 音 響 モ デ ル の 高 精 度 化 は 重 要 な 課 題 で あ る ．

  従 来 の 音 声 認 識 器 は ， 音 声 信 号 か ら 音 韻 情 報 を 充 分 に 示 す と 考 え ら れ る 低 次 元 の 特 徴 ベ ク ト ル 列 を 抽 出 し ， そ れ を 隠 れ マ ル コ フ モ デ ル （ Ｈ ｉ ｄ ｄ ｅ ｎ   Ｍ ａ ｒ ｋ ｏ ｖ   Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ； Ｈ Ｍ Ｍ ） を 用 い て モ デ ル 化 す る こ と で 識 別 器 を 構 成 し て き た ． し か し ， 現 状 の 音 声 分 析 法 で は 環 境 の 変 化 等 に 頑 健 で あ る と は 言 い 難 い ． ま た ， 適 切 な 音 声 分 析 法 は 環 境 に 応 じ て 変 化 す る こ と が 様 々 な 実 験 に よ っ て 確 認 さ れ て い る ． そ の た め ， 音 声 分 析 法 の 多 重 化 は 多 様 な 話 者 ／ 環 境 に 対 応 す る た め に は 必 須 の 手 法 で あ る と 考 え ら れ る ． こ れ ら の 手 法 は マ ル チ ス ト リ ー ム 法 と 呼 ば れ 音 声 認 識 の 高 精 度 化 の た め に 有 効 な 手 法 と し て 注 目 を 集 め て い る ． し か し 同 時 に ， 単 純 な 多 重 化 で は モ デ ル 化 対 象 の ベ ク ト ル が 高 次 元 化 す る た め ， 「 次 元 の 呪 い 」 と 呼 ば れ る 統 計 モ デ ル 上 の 問 題 が 発 生 す る こ と が 指 摘 さ れ て い る ． つ ま り ， 現 状 の 音 声 認 識 は ， 音 声 分 析 法 の 頑 健 性 を 確 保 す る た め に 多 重 化 を 行 な う と ， 次 元 の 呪 い に よ っ て 識 別 器 の 頑 健 性 が 低 下 し て し ま う と い う ト レ ー ド オ フ を 内 在 し て い る と い う こ と が で き る ． 従 来 の マ ル チ ス ト リ ー ム 法 で は 直 接 こ れ を 解 決 す る こ と を 避 け ， 多 重 化 の レ ベ ル を 下 げ る こ と で 問 題 に 対 応 し て き た ．

  そ こ で 本 論 文 で は ， 多 様 か つ 高 次 元 の 音 声 特 徴 量 を 過 学 習 に 強 い 正 則 化 識 別 モ デ ル と の 組 合 せ の 中 で 利 用 す る 枠 組 み を 提 案 す る ． 従 来 ， 過 学 習 に 強 い モ デ ル に 関 す る 検 討 や 多 様 な 音 声 特 徴 量 を 用 い る 検 討 は 個 別 の 問 題 と し て 取 り 扱 わ れ て き た が ， 自 然 言 語 処 理 に お け る 機 械 学 習 の 分 野 等 で は こ の 両 者 を 同 時 に 検 討 す る こ と で 大 き な 成 果 を 上 げ て い る ． 以 上 を 踏 ま え ， 本 論 文 で は こ の 「 高 次 元 音 声 特 徴 の 正 則 化 識 別 モ デ ル を 用 い た 音 声 認 識 器 」 の 構 築 に 必 要 な 技 術 に つ い て 論 じ る ．   本 論 文 は 全 ６ 章 か ら 構 成 さ れ る ．

  第 １ 章 で は ， 本 論 文 の 背 景 と 目 的 に つ い て 述 べ ， 論 文 全 体 の 構 成 を 示 す．

  第 ２ 章 で は ， 既 存 の 音 声 認 識 器 に つ い て 詳 説 す る ． 最 初 に 統 計 的 ア プ ロ ー チ に 基 づ い た 音 声 認 識 問 題 の 定 式 化 に つ い て 解 説 す る ． 次 に 現 在 広 く 用 い ら れ て い る Ｍ ｅ ｌ ─ Ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ   Ｃ ｅ ｐ ｓ ｔ ｒ ａ ｌ   Ｃ ｏ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ

（ Ｍ Ｆ Ｃ Ｃ ） 音 声 分 析 法 ， お よ び そ の モ デ ル と し て の Ｈ Ｍ Ｍ と そ の 最 尤 推 定 に つ い て ， 解 説 と 考 察 を 行 な う ． 続 け て ， 本 論 文 に 関 連 の 深 い 最 新 の 研 究 に つ い て の 解 説 を 行 な う ．

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  第 ３ 章 で は ， 高 次 元 音 声 特 徴 を ど の よ う に 定 義 し た ら 良 い か に つ い て の 検 討 を 行 な い ， 新 し い 特 徴 分 析 法 の 提 案 を 行 な う ． Ｍ Ｆ Ｃ Ｃ 法 に 代 表 さ れ る 従 来 の 音 声 特 徴 量 分 析 手 法 は ， 音 声 認 識 が ソ ー ス フ ィ ル タ モ デ ル に お け る フ ィ ル タ 推 定 の 問 題 で あ る と い う 解 釈 か ら ， よ り 音 声 認 識 に 適 し た 対 数 ス ペ ク ト ル 包 絡 を 求 め る 問 題 と し て 検 討 さ れ て き た ． し か し ， 聴 覚 的 に は 対 数 ス ペ ク ト ル 包 絡 以 外 の 情 報 に よ っ て も ， 音 声 の 知 覚 が な さ れ て い る と 考 え ら れ て い る ． 本 論 文 で は 従 来 手 法 と の 相 補 性 を 考 え ， 対 数 ス ペ ク ト ル 包 絡 に は あ ら わ れ に く い 特 徴 で あ る 周 波 数 変 調 を 用 い る 手 法 を 提 案 す る ． 従 来 よ り 周 波 数 変 調 を 対 数 ス ペ ク ト ル の 補 助 情 報 と し て 用 い ， 音 声 認 識 を 行 な う こ と で 対 雑 音 性 能 を 向 上 さ せ る 検 討 が あ っ た が ， そ れ ら は 全 て 周 波 数 変 調 を 対 数 ス ペ ク ト ル の 補 助 と し て 利 用 す る た め の 手 法 で あ り ， 単 独 で は 充 分 な 効 果 を 持 た な い も の で あ っ た ． し か し ， 人 間 の 音 声 認 識 に お い て は ， 対 数 ス ペ ク ト ル の 情 報 を 人 工 的 に 失 わ せ た 周 波 数 変 調 正 弦 波 の 混 合 で あ っ て も 音 韻 性 を 知 覚 で き る こ と が 聴 覚 実 験 に よ っ て 確 認 さ れ て い る ． そ の た め ， 周 波 数 変 調 情 報 の み に よ っ て 自 動 音 声 認 識 を 行 な う こ と も 可 能 で あ る こ と が 考 え ら れ る ． さ ら に ， こ の よ う な 従 来 法 と の 相 補 性 の 高 い 音 声 分 析 法 を 従 来 法 と 多 重 化 さ せ る こ と に よ り ， さ ら に 高 精 度 な 認 識 が 可 能 で あ る こ と も 考 え ら れ る ． そ こ で 本 論 文 で は ， 瞬 時 周 波 数 の ゆ る や か な 時 間 変 化 に 着 目 し ， 瞬 時 周 波 数 系 列 か ら 識 別 に 有 意 な 変 調 成 分 を 強 調 す る こ と で 特 徴 量 を 得 た ． 提 案 し た 分 析 法 は 既 存 の 周 波 数 変 調 分 析 法 と 比 べ ２ １ ％ の 単 語 誤 り を 削 減 す る こ と が で き る こ と を 確 認 し た ． ま た ， 提 案 し た 周 波 数 変 調 分 析 法 を 組 み 合 わ せ る こ と で 既 存 の 音 声 認 識 器 か ら ２ ０ ％ の エ ラ ー を 削 減 す る こ と が で き る こ と を 確 認 し た ． こ れ に よ り 適 切 な 高 次 元 特 徴 を 定 義 す れ ば 音 声 認 識 の 精 度 を 向 上 さ せ る こ と が で き る こ と を 確 認 し た ．   第 ４ 章 で は ， 高 次 元 特 徴 で の 利 用 を 見 据 え 過 学 習 を し に く い 音 響 モ デ ル の 構 築 法 ， 特 に 既 存 の 音 声 認 識 器 に お い て 高 い 性 能 を 達 成 し て い る 識 別 学 習 法 に つ い て 論 じ る ． 識 別 学 習 法 は 識 別 的 な 基 準 の 最 適 化 に よ っ て 音 響 モ デ ル パ ラ メ タ を 推 定 す る 方 法 の 総 称 で あ り ， 充 分 な デ ー タ が 与 え ら れ た 上 で は 良 い 性 能 を 示 す こ と が 知 ら れ て い る ． し か し ， こ れ ら の 推 定 法 は 過 学 習 が 起 こ り や す い こ と が 知 ら れ て お り ， こ れ ら 学 習 法 の 利 用 に は タ ス ク の 複 雑 さ に 対 し て 最 尤 推 定 法 よ り さ ら に 多 く の デ ー タ が 必 要 な こ と が 知 ら れ て い る ． さ ら に ， 高 次 元 特 徴 の 利 用 も 過 学 習 を 起 こ し や す い た め ， 高 次 元 特 徴 と 識 別 学 習 の 併 用 は 難 し い ． 他 方 で は ， 過 学 習 が 起 こ り に く い 手 法 と し て ， ベ イ ズ 推 論 に 基 づ く 学 習 が 知 ら れ て い る ． ベ イ ズ 推 論 は パ ラ メ タ の 値 を 推 定 す る の で は な く ， パ ラ メ タ の 分 布 を 推 論 す る 枠 組 み で あ る た め ， パ ラ メ タ 推 定 量 の ば ら つ き を 適 切 に モ デ ル 化 す る こ と が で き ， 過 学 習 を 緩 和 で き る と 言 わ れ て い る ． 最 小 相 対 エ ン ト ロ ピ ー 識 別 は ， ベ イ ズ 推 論 と 同 様 の パ ラ メ タ 分 布 表 現 を 識 別 学 習 に 持 ち 込 む こ と を 目 的 と し て ， 機 械 学 習 の 分 野 で 提 案 さ れ た 手 法 で あ る ． 本 章 で は 高 次 元 特 徴 量 の 識 別 モ デ ル と し て ， こ の 手 法 を 用 い る こ と を 考 え る ． 従 来 ， 最 小 相 対 エ ン ト ロ ピ ー 識 別 は 静 的 パ タ ー ン の 識 別 に 用 い

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ら れ て き た が ， 本 章 で は こ れ を 時 系 列 パ タ ー ン 認 識 ， す な わ ち 教 師 デ ー タ が 離 散 変 数 の 系 列 で 表 現 さ れ ， 入 力 が 実 数 値 ベ ク ト ル の 系 列 で 表 現 さ れ る よ う な 識 別 問 題 を 解 く こ と が で き る よ う に 再 定 式 化 を 行 な っ た ． ま た ， 提 案 法 が 既 存 の 識 別 学 習 法 を 包 含 す る 更 新 則 を 持 ち ， 事 前 分 布 と し て 特 殊 な 分 布 形 を 用 い た 時 の み 既 存 法 に 一 致 す る と い う 性 質 を 発 見 し た ． 事 前 分 布 の 導 入 は 定 式 化 上 ， 最 適 化 問 題 へ の 正 則 化 項 の 導 入 と 同 義 で あ る と 見 な す こ と が で き ， 提 案 法 は 正 則 化 識 別 モ デ ル を 音 声 認 識 の 音 響 モ デ ル と し て 導 入 し た こ と に 相 当 す る ． 正 則 化 項 の 導 入 は 高 次 元 入 力 に 起 因 す る 過 学 習 を 軽 減 す る 効 果 の あ る 手 法 と し て 静 的 パ タ ー ン 認 識 の 分 野 で は 良 く 知 ら れ て い る こ と か ら ， 音 声 認 識 に お い て も 過 学 習 の 低 減 と い う 点 で 効 果 が 期 待 で き る ． 音 素 認 識 実 験 で 提 案 法 の 評 価 を 行 な っ た と こ ろ ， 最 尤 推 定 と 比 べ ６ ． ４ ％ ， 既 存 の 識 別 学 習 法 と 比 べ ２ ． １ ％ の 音 素 誤 り を 削 減 す る こ と が で き た ． こ れ ら の 実 験 を 通 し 正 則 化 識 別 モ デ ル の 有 効 性 を 確 認 し た ．

  第 ５ 章 で は ， 高 次 元 特 徴 と 正 則 化 識 別 を 組 み 合 わ せ た 手 法 を 提 案 す る ． 音 声 認 識 で 用 い ら れ て い る Ｈ Ｍ Ｍ で は ， 混 合 ガ ウ ス 分 布 を 出 力 分 布 と し て 利 用 す る こ と で ， 非 線 形 の 識 別 を 取 り 扱 っ て い る ． 混 合 ガ ウ ス 分 布 は 各 種 推 定 で 用 い ら れ て い る 最 適 化 関 数 に 関 し て 局 所 解 を 持 つ 分 布 で あ り ， 局 所 解 に 収 束 し て し ま う 可 能 性 が 高 い ． ま た ， 混 合 ガ ウ ス 分 布 は 過 学 習 が 起 こ り や す い こ と が 知 ら れ て お り ， 特 に 識 別 学 習 を 行 な っ た 際 の 過 学 習 が 性 能 に 大 き く 影 響 を 及 ぼ す こ と が 経 験 的 に 知 ら れ て い る ． 一 方 ， サ ポ ー ト ベ ク タ マ シ ン に 代 表 さ れ る 線 形 識 別 関 数 法 に 基 づ く 手 法 で は ， 非 線 形 の 識 別 を 実 現 す る た め ， 特 徴 量 を 再 生 核 ヒ ル ベ ル ト 空 間 と 呼 ば れ る 高 次 元 空 間 に 写 像 し ， そ の 空 間 で 線 形 識 別 を 行 な う こ と が 提 案 さ れ て い る ． こ の 場 合 ， 線 形 モ デ ル が 用 い ら れ る た め 局 所 解 は 存 在 せ ず， ま た 過 学 習 も 起 こ り に く い と 言 わ れ て い る ． 本 章 で は ， こ の カ ー ネ ル 法 に 基 づ く 高 次 元 空 間 へ の 写 像 お よ び そ の 空 間 内 で の 線 形 の 識 別 を Ｈ Ｍ Ｍ の 枠 組 み の 上 で 実 現 す る た め に ， Ｈ Ｍ Ｍ の 出 力 分 布 を カ ー ネ ル 法 に 基 づ い て 拡 張 す る こ と を 提 案 す る ． カ ー ネ ル 法 導 入 の た め に は ， モ デ ル の 学 習 お よ び 評 価 が 全 て ト レ ー ニ ン グ デ ー タ に 含 ま れ る サ ン プ ル の 内 積 に 対 す る 線 形 関 数 で 表 現 さ れ な け れ ば な ら な い ． 本 論 文 で は ， Ｈ Ｍ Ｍ の 出 力 分 布 を 非 正 規 化 対 数 線 形 分 布 と す る こ と で ， 認 識 時 に 用 い ら れ る ス コ ア を パ ラ メ タ に 対 し 線 形 の 関 数 で 表 現 で き る よ う に し た ． ま た ， そ の よ う に し て 定 義 し た モ デ ル を 第 ４ 章 で 導 入 し た 手 法 で 学 習 さ せ る こ と に よ り ， 各 サ ン プ ル 点 の 内 積 の 線 形 関 数 と し て 表 現 さ れ る 目 的 関 数 を 得 た ． 提 案 法 は 音 素 識 別 問 題 に て ， 最 尤 推 定 の Ｈ Ｍ Ｍ と 比 べ て １ ０ ． ８ ％ の 音 素 誤 り を ， 最 大 相 互 情 報 量 推 定 の Ｈ Ｍ Ｍ と 比 べ て ５ ． ８ ％ の 音 素 誤 り を 削 減 す る こ と に 成 功 し た ． ま た こ の 結 果 は 第 ４ 章 で 導 入 し た 学 習 法 が 次 元 の 呪 い を 回 避 で き て い る こ と を 示 し て お り ， 高 次 元 特 徴 の 正 則 化 識 別 の 効 果 を 示 し て い る と 考 え ら れ る ．

  第 ６ 章 で は ， 本 論 文 を 総 括 し 結 論 を 導 く ． ま た ， 今 後 の 展 望 に つ い て 述 べ る ．

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工

久保  陽太郎

０９ １０

論文         (学術誌)

○

○

(国際会議)

○

○

○

講演 (国際会議)

Yotaro Kubo, Masaaki Honda, Katsuhiko Shirai, Tomoyasu Komori, Nobumasa Seiyama,  Tohru Takagi, "An Improved High-quality MPEG-2/4 Advanced Audio Coding Encoder," 

Acoustical Science & Technology, Vol. 29, No. 6, pp. 362-371, Descember 2008.

Yotaro Kubo, Shigeki Okawa, Akira Kurematsu, Katsuhiko Shirai, "Recognizing 

Reverberant Speech Based on Amplitude and Frequency Modulation," IEICE Transactions  on Information and Systems, Vol. E-61-D, No. 3, pp. 448-456, March 2008.

Yotaro Kubo, Shigeki Okawa, Akira Kurematsu, Katsuhiko Shirai, "A Comparative Study  on AM and FM Features," Proc. Interspeech-2008, Brisbane, pp. 642‒645, September  2008.

Yotaro Kubo, Shigeki Okawa, Akira Kurematsu, Katsuhiko Shirai, "Noisy Speech  Recognition Using Temporal Am-FM Combination," Proc. ICASSP-2008, Las Vegas, pp. 

4709-4712, April 2008.

Yotaro Kubo, Shigeki Okawa, Akira Kurematsu, Katsuhiko Shirai, "A Study on Temporal  Features Derived by Analytic Signal," Proc. Interspeech-2007, Antwerpen, pp. 1130-1133,  September 2007.

Hirotsugu Tabata, Yotaro Kubo, Toru Taniguchi, Akira Kurematsu, Katsuhiko Shirai, 

"Speech Communication Interface Beyond Time and Space Using Mobile Computer," Proc. 

NCSP'09, Hawaii, March, 2009.

Yotaro Kubo, Shigeki Okawa, Akira Kurematsu, Katsuhiko Shirai, "Independent Feature  Selection Algorithms for the Creation of Multistream Speech Recognizers," Proc. ITRW on  Speech Analysis and Processing for Knowledge Discovery, Aalborg, June 2008.

Yotaro Kubo, Shigeki Okawa, Akira Kurematsu, Katsuhiko Shirai, "Instantaneous Phase  Analysis Using Neural Networks for Automatic Speech Recognition," Proc. NCSP-2007,  Shanghai, pp. 321-324, March 2007.

Kentaro Hikosaka, Toru Taniguchi, Yotaro Kubo, Masaaki Honda, Katsuhiko Shirai, 

"Automatic Music Selection Method Adapted to the User's Preference," Proc. NCSP-2007,  Shanghai, pp. 477‒480, March 2007.

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工

久保 陽太郎，渡部 晋治，中村 篤，マクダーモット エリック，小林 哲則，"最小相対エントロ ピー識別学習に基づくカーネルマシンを利用した音声認識，" 情報処理学会 音声言語情報処理 研究会，2009年7月．

田畠 大嗣，久保 陽太郎，谷口 徹，榑松 明，白井 克彦，"時空を越えたコミュニケーションを 実現する音声インタフェースの実装と評価: Implementation of Speech Communication  Interface beyond Time and Space Differences, " インタラクション 2009 (ポスター発表)， 

2009年3月.

久保 陽太郎，大川 茂樹，榑松 明，白井 克彦，"AMとFMの長時間分析に基づく音声認識，" 電 子情報通信学会 信学技報，SP2007-91， pp. 31-36，2007年11月．

久保 陽太郎，大川 茂樹，榑松 明，白井 克彦，"狭帯域解析信号と非線形識別分析を用いた音声 認識，" 電子情報通信学会 信学技報，SP2007-22， pp. 121-122，会津大学，2007年6月．

久保 陽太郎，渡部 晋治，中村 篤，マクダーモット エリック，小林 哲則，"隠れマルコフモデル の最小相対エントロピー識別学習則より導出されるカーネルマシンを用いた音声認識，" 日本音 響学会秋季全国大会講演論文集，1-1-4， pp. 11-14，2009年9月．

久保 陽太郎，渡部 晋治，中村 篤，白井 克彦，"最小相対エントロピー基準によるパラメタ分布 の正則化を用いた連続分布HMMの識別学習，" 日本音響学会春季全国大会講演論文集, 2009年 3月．

草野 俊一，久保 陽太郎，榑松 明，白井 克彦，"韻律パターン分類に基づく言語モデルを用いた 音声認識のリスコアリング，" 音響学会秋季全国大会講演論文集，2-P-14，pp. 141-142，2008 年9月．

田畠 大嗣，久保 陽太郎，榑松 明，白井 克彦，"時空を越えたコミュニケーションを実現する音 声インタフェースの提案，" FIT2008 第７回情報科学技術フォーラム， 2008年9月．

久保 陽太郎，大川 茂樹，榑松 明，白井 克彦，"変調特徴量の独立性基準による分解を用いたマ ルチストリーム音声認識，" 日本音響学会2008年春季全国大会講演論文集，2-10-4， pp. 

73-74，2008年4月．

草野 俊一，久保 陽太郎，榑松 明，白井 克彦，"韻律条件付言語モデルを用いた音声認識のリス コアリング，" 電子情報通信学会春季全国大会， 2008年3月．

久保 陽太郎，大川 茂樹，榑松 明，白井 克彦，"長時間瞬時位相分析を用いた話し言葉音声認 識，" 日本音響学会2007年春季全国大会講演論文集，3-10-9， pp. 121-122，芝浦工業大学，

2007年4月．

講演         (研究会)

(全国大会)

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【様式２号】

早稲田大学 博士（工学） 学位申請 履歴書

※ 年号はすべて西暦でご記入ください （ 年 月 日 現在）

フリガナ 姓 名

氏 名 印

ローマ字

本籍地 または 国 籍

都 道 府 県

生年月日 年 月 日（ 歳）

性 別 男 女

現住所

〒

(℡ )

e-mail

学 歴 ［高等学校入学以降を記入し（入学・編入学）（卒業・修了・退学）等を区分してください］ 年 月

年 月 高等学校

入 学 卒業・修了・退学 年 月

年 月 大学 学部 学科

入 学 卒業・修了・退学 年 月

年 月

入 学・編入学 卒業・修了・退学 年 月

年 月

入 学・編入学 卒業・修了・退学 年 月

年 月

入 学・編入学 卒業・修了・退学 年 月

年 月

（新制大学院修士課程・前期課程）

早稲田大学基幹理工学研究科修士課程情報理工学専攻 入 学・編入学 修了・退学 年 月

年 月

（博士課程・後期課程）

早稲田大学基幹理工学研究科博士課程情報理工学専攻 入 学・編入学 修了・退学・在学中 修士学位 ^{（取得学位名） （受領大学）}

（受領年月日）

博士学位 ^{（取得学位名） （受領大学）}

（受領年月日）

職 歴［職歴異動の場合は入社・退社、および身分・資格等を明記してください］

年 月 日 年 月 日 年 月 日 年 月 日 年 月 日

現 職

所属学会および社会活動 年 月 年 月 年 月 年 月

受 賞

年 月 日

工

久保 陽太郎，誉田 雅彰，白井 克彦，小森 智康，清山 信正，都木 徹，"放送配信に向けたオー ディオ符号化方式AACのビット配分による品質改善，" 日本音響学会2007年春季全国大会講演 論文集，3-P-13， pp. 623-624，芝浦工業大学，2007年4月．

久保 陽太郎，誉田 雅彰，白井 克彦，"放送配信に向けた音声符号化方式AACの音質改善，" 日 本音響学会2008年春季全国大会講演論文集，1-Q-21， pp. 279-280，金沢大学，2006年9月．

久保 陽太郎，「Mac OS Xのアプリケーション開発」 UNIX Magazine 2006年3月号．

講演         (全国大会)

その他 (著書)