発表文献（国内）

主著のみ

2024

ASJ

End-to-Endダイアライゼーションのための自然な会話データのシミュレーション手法

山下夏生, 堀口翔太, 本間健

日本音響学会第152回(2024年秋季)研究発表会, 2024年9月

@inproceedings{yamashita2024endtoend,
  title = {End-to-Endダイアライゼーションのための自然な会話データのシミュレーション手法},
  booktitle = {日本音響学会 第152回(2024年秋季)研究発表会},
  author = {山下, 夏生 and 堀口, 翔太 and 本間, 健},
  year = {2024},
  month = sep,
  date = {4},
  pages = {1091--1094},
  location = {大阪}
}

ASJ

複数話者音声からの話者特徴量抽出

堀口翔太, 安藤厚志, 森谷崇史, 芦原孝典, 佐藤宏, 俵直弘, デルクロアマーク

日本音響学会第152回(2024年秋季)研究発表会, 2024年9月

Bib

@inproceedings{horiguchi2024fukusuu,
  title = {複数話者音声からの話者特徴量抽出},
  booktitle = {日本音響学会 第152回(2024年秋季)研究発表会},
  author = {堀口, 翔太 and 安藤, 厚志 and 森谷, 崇史 and 芦原, 孝典 and 佐藤, 宏 and 俵, 直弘 and デルクロア, マーク},
  year = {2024},
  month = sep,
  date = {4},
  pages = {1087--1090},
  location = {大阪}
}

2023

IBIS
Regression via Classificationを用いた回帰問題に対するストリーム型能動学習

堀口翔太, 土肥宏太, 川口洋平

第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 2023年10月

Abs Bib

ストリーム型能動学習では，逐次到着するサンプルに対して予測を行うとともにその不確実性を評価し，不確実性が高いサンプルにはラベルを付与してモデルを再学習する。分類問題に対しては予測クラスへの帰属確率に基づく不確実性評価を用いた様々な手法が提案されてきたが，回帰問題に対する検討は少ない。本研究では回帰問題を分類問題に変換し，分類問題向けに提案された能動学習の手法を回帰問題にも直接適用可能にした。
@inproceedings{horiguchi2023regression, title = {Regression via Classificationを用いた回帰問題に対するストリーム型能動学習}, booktitle = {第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023)}, author = {堀口, 翔太 and 土肥, 宏太 and 川口, 洋平}, year = {2023}, month = oct, date = {30}, location = {福岡} }

ASJ

自己教師あり学習モデルに基づくなりすまし攻撃が話者照合システムに与えるリスクの評価

伊藤葵, 堀口翔太

日本音響学会第150回(2023年秋季)研究発表会, 2023年9月

🏆 日本音響学会学生優秀発表賞

Bib Blog

@inproceedings{ito2023jiko,
  title = {自己教師あり学習モデルに基づくなりすまし攻撃が話者照合システムに与えるリスクの評価},
  booktitle = {日本音響学会 第150回(2023年秋季)研究発表会},
  author = {伊藤, 葵 and 堀口, 翔太},
  year = {2023},
  month = sep,
  date = {29},
  pages = {1151--1154},
  location = {愛知},
}

ASJ

話者数無制限ブロックオンラインダイアライゼーション

堀口翔太, 渡部晋治, GarciaPaola, 高島悠樹, 川口洋平

日本音響学会第150回(2023年秋季)研究発表会, 2023年9月

Bib

@inproceedings{horiguchi2023washasu,
  title = {話者数無制限ブロックオンラインダイアライゼーション},
  booktitle = {日本音響学会 第150回(2023年秋季)研究発表会},
  author = {堀口, 翔太 and 渡部, 晋治 and Garcia, Paola and 高島, 悠樹 and 川口, 洋平},
  year = {2023},
  month = sep,
  date = {28},
  pages = {1239--1242},
  location = {愛知}
}

ASJ

1チャンネルおよび多チャンネル話者ダイアライゼーションモデルの相互学習

堀口翔太, 高島悠樹, 渡部晋治, GarciaPaola

日本音響学会第149回(2023年春季)研究発表会, 2023年3月

Bib

@inproceedings{horiguchi2023mutual,
  title = {1チャンネルおよび多チャンネル話者ダイアライゼーションモデルの相互学習},
  booktitle = {日本音響学会 第149回(2023年春季)研究発表会},
  author = {堀口, 翔太 and 高島, 悠樹 and 渡部, 晋治 and Garcia, Paola},
  year = {2023},
  month = mar,
  date = {17},
  pages = {745--748},
  location = {オンライン}
}

2022

ASJ

End-to-End音声認識の継続学習における部分パラメータ更新による破滅的忘却の防止

高島悠樹, 堀口翔太, 渡部晋治, GarciaPaola, 川口洋平

日本音響学会 2022年秋季研究発表会, 2022年9月

Bib

@inproceedings{takashima2022endtoend,
  title = {End-to-End音声認識の継続学習における部分パラメータ更新による破滅的忘却の防止},
  booktitle = {日本音響学会 2022年秋季研究発表会},
  author = {高島, 悠樹 and 堀口, 翔太 and 渡部, 晋治 and Garcia, Paola and 川口, 洋平},
  year = {2022},
  month = sep,
  date = {16},
  pages = {1309--1312},
  location = {北海道}
}

ASJ

分散マイクを用いた多チャンネルニューラルダイアライゼーション

堀口翔太, 高島悠樹, GarciaPaola, 渡部晋治, 川口洋平

日本音響学会 2022年秋季研究発表会, 2022年9月

Bib

@inproceedings{horiguchi2022multichannel,
  title = {分散マイクを用いた多チャンネルニューラルダイアライゼーション},
  booktitle = {日本音響学会 2022年秋季研究発表会},
  author = {堀口, 翔太 and 高島, 悠樹 and Garcia, Paola and 渡部, 晋治 and 川口, 洋平},
  year = {2022},
  month = sep,
  date = {15},
  pages = {1261--1264},
  location = {北海道}
}

ASJ

擬音語を用いた環境音抽出

岡本悠希, 堀口翔太, 山本正明, 井本桂右, 川口洋平

日本音響学会 2022年春季研究発表会, 2022年3月

Bib

@inproceedings{okamoto2022onomatopoe,
  title = {擬音語を用いた環境音抽出},
  booktitle = {日本音響学会 2022年春季研究発表会},
  author = {岡本, 悠希 and 堀口, 翔太 and 山本, 正明 and 井本, 桂右 and 川口, 洋平},
  year = {2022},
  month = mar,
  date = {10},
  pages = {247--250},
  location = {オンライン}
}

ASJ

疑似ラベルを用いた話者ダイアライゼーションの半教師あり適応

高島悠樹, 藤田雄介, 堀口翔太, 渡部晋治, GarciaPaola, 永松健司

日本音響学会 2022年春季研究発表会, 2022年3月

Bib

@inproceedings{takashima2022pseudolabel,
  title = {疑似ラベルを用いた話者ダイアライゼーションの半教師あり適応},
  booktitle = {日本音響学会 2022年春季研究発表会},
  author = {高島, 悠樹 and 藤田, 雄介 and 堀口, 翔太 and 渡部, 晋治 and Garcia, Paola and 永松, 健司},
  year = {2022},
  month = mar,
  date = {9},
  pages = {919--922},
  location = {オンライン}
}

ASJ

グローバルアトラクタとローカルアトラクタに基づく話者数無制限ニューラルダイアライゼーション

堀口翔太, 渡部晋治, GarciaPaola, 薛雅文, 高島悠樹, 川口洋平

日本音響学会 2022年春季研究発表会, 2022年3月

Bib

@inproceedings{horiguchi2022global,
  title = {グローバルアトラクタとローカルアトラクタに基づく話者数無制限ニューラルダイアライゼーション},
  booktitle = {日本音響学会 2022年春季研究発表会},
  author = {堀口, 翔太 and 渡部, 晋治 and Garcia, Paola and 薛, 雅文 and 高島, 悠樹 and 川口, 洋平},
  year = {2022},
  month = mar,
  date = {9},
  pages = {915--918},
  location = {オンライン}
}

2017

ME
深層特徴の比較評価～分類器学習 vs. 距離計量学習～

堀口翔太, 伊神大貴, 相澤清晴

映像情報メディア学会メディア工学研究会(ME), 2017年2月

🏆 映像情報メディア学会優秀研究発表賞

Abs Bib HTML

有用な深層特徴を得ることは画像に関わる全ての課題において重要である．分類器の中間層から抽出した特徴量が有用であることが知られている一方で，end-to-end の距離計量学習によって特徴抽出器自体を学習しようという研究も行われている．しかし距離計量学習の研究の多くは分類器ベースの特徴量を正しく比較していない場合が多く，どちらが優れているのかということは明らかになっていない．本稿では分類器学習ベースの特徴量と距離計量学習ベースの特徴量を比較し，特にデータセット規模が大きい場合に分類器学習の方が特徴量学習に適していることを示す．
@inproceedings{horiguchi2017deepfeature, title = {深層特徴の比較評価～分類器学習 vs. 距離計量学習～}, booktitle = {映像情報メディア学会メディア工学研究会(ME)}, author = {堀口, 翔太 and 伊神, 大貴 and 相澤, 清晴}, year = {2017}, month = feb, date = {21}, pages = {197--202}, location = {北海道}, }
PRMU
画像認識器の逐次個人適応

堀口翔太, 天野宗佑, 相澤清晴, 小川誠

電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU), 2017年2月

Abs Bib HTML

近年の画像認識タスクは固定データセット内でのパフォーマンスを評価するのが一般的である．しかしこの問題設定は，サンプルやクラスの増加や個人間でのクラス定義の齟齬を考慮しておらず，また画像がクラスごとに十分な枚数あることを仮定してしまっているという点で現実世界を反映しているとは言い難い．本稿では現実世界の画像認識として，逐次学習，ドメイン適応，ワンショット学習の3つの問題を同時に扱う．この問題に対して我々は共通の認識器を逐次的に個人適応させていくSequential Personalized Classifier（SPC）を提案する．SPCは，個人のデータが存在しない初期状態では固定クラスの畳み込みニューラルネットワークと同等の分類精度を出し，個人データを逐次的に学習することでさらに精度を向上させることができる．現実世界でのパフォーマンスを正しく評価するため，個人が日々の食事を記録した画像データセットを用いた．我々の提案するSPCは既存の固定クラス認識手法や逐次的学習手法を大きく上回る精度を達成した．
@inproceedings{horiguchi2017personalization, title = {画像認識器の逐次個人適応}, booktitle = {電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU)}, author = {堀口, 翔太 and 天野, 宗佑 and 相澤, 清晴 and 小川, 誠}, year = {2017}, month = feb, date = {19}, pages = {149--154}, location = {北海道}, }

2016

MIRU

個人傾向を考慮した大規模食事画像認識

堀口翔太, 天野宗佑, 相澤清晴, 小川誠

画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2016年8月

Bib

@inproceedings{horiguchi2016personalization,
  title = {個人傾向を考慮した大規模食事画像認識},
  booktitle = {画像の認識・理解シンポジウム (MIRU)},
  author = {堀口, 翔太 and 天野, 宗佑 and 相澤, 清晴 and 小川, 誠},
  year = {2016},
  month = aug,
  date = {3},
  location = {大阪}
}

2015

ITE
画像認識における未知クラス識別の検討

水野倫宏, 竹木章人, 堀口翔太, 山﨑俊彦, 相澤清晴

映像情報メディア学会冬季大会, 2015年12月

🏆 映像情報メディア学会学生優秀発表賞

Abs Bib HTML

We present a new method of novelty detection in image recognition based on convolutional neural network (CNN). We use Sigmoid Layer as the last layer of a CNN instead of Softmax Layer. As a result, we discovered that a CNN with Sigmoid Layer can detect novelties in an easy dataset better than that with Softmax Layer, but worse in a difficult dataset.
@inproceedings{mizuno2015unknown, title = {画像認識における未知クラス識別の検討}, booktitle = {映像情報メディア学会冬季大会}, author = {水野, 倫宏 and 竹木, 章人 and 堀口, 翔太 and 山﨑, 俊彦 and 相澤, 清晴}, year = {2015}, month = dec, date = {21}, location = {東京}, }
DE
階層的な食事分類に関する基礎検討

加賀谷北斗, 堀口翔太, 天野宗佑, 相澤清晴

電子情報通信学会データ工学研究会 (DE), 2015年9月

Abs Bib HTML

食事を自動的に認識・分類するというのは非常に難しい問題である．その最大の理由は，料理の数が非常に莫大であるため，単一のラベルをつけるのが難しいことである．我々はその解決策として，階層的に食事を分類する手法の検討を行っている．本稿では，その基礎的な検討として階層性を導入することの利点について整理し，実際に食事名の分散表現から自動的に階層構造を構築した．結果として，データの違いによるクラスタリング結果の違いも見られた．
@inproceedings{kagaya2015hierarchical, title = {階層的な食事分類に関する基礎検討}, booktitle = {電子情報通信学会データ工学研究会 (DE)}, author = {加賀谷, 北斗 and 堀口, 翔太 and 天野, 宗佑 and 相澤, 清晴}, year = {2015}, month = sep, date = {25}, pages = {59--64}, location = {神奈川}, }

MIRU

GrabCutを用いた検出窓候補の選択的削減

堀口翔太, 相澤清晴, 小川誠

画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2015年7月

Bib

@inproceedings{horiguchi2015grabcut,
  title = {GrabCutを用いた検出窓候補の選択的削減},
  booktitle = {画像の認識・理解シンポジウム (MIRU)},
  author = {堀口, 翔太 and 相澤, 清晴 and 小川, 誠},
  year = {2015},
  month = jul,
  date = {29},
  location = {大阪}
}

PRMU
物体の画像中の大きさの対数正規性と物体検出への応用～一般画像データと食事画像データの対比～

堀口翔太, 相澤清晴, 小川誠

電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 2015年3月

Abs Bib HTML

多数の検出窓候補に対して分類器を適用して行う物体検出を行う際には，検出枠の縦横比や大きさといったパラメータをあらかじめ決定する必要がある．本稿では，画像中に写る物体のサイズ分布についてモデルを立て，特に食事画像において画像の辺長に対する料理領域のバウンディングボックスの辺長の割合は対数正規分布に従うことを明らかにする．またその分布をselective searchを用いた検出窓候補生成時のパラメータ決定に応用し，食事記録サービス『FoodLog』に登録された画像から作成したデータセットにおいて，少ない検出窓候補数で高いMean Average Best Overlapを実現できることを示す．
@inproceedings{horiguchi2015lognormal, title = {物体の画像中の大きさの対数正規性と物体検出への応用～一般画像データと食事画像データの対比～}, booktitle = {電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)}, author = {堀口, 翔太 and 相澤, 清晴 and 小川, 誠}, year = {2015}, month = mar, date = {19}, pages = {135--140}, location = {神奈川}, }