「確率モデル」の検索結果（50件）

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ープ E-mail：nakano.masahiro(at)lab.ntt.co.jp ～無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル～ [1] 中野允裕， 武小萌， 森稔，木村昭悟，柏野邦夫, “R木過程

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/3/poster.pdf

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行列の確率モデルを用いたデータ解析～ 関係データ（SNSでの人のつながり や、ユーザの商品の購買履歴など） から長方形分割模様の関係を抽出す る研究です。ビッグデータと呼ばれ るようなユーザの数や商品

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/3/poster.pdf

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基本周波数パターンの確率モデル～ [1] H. Kameoka, K. Yoshizato, T. Ishihara, K. Kadowaki, Y. Ohishi, K. Kashino

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/16/poster.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015

ム / プログラム / 研究展示 ビッグデータの科学 データに合った解析法を自動で構築します ～階層情報を用いた潜在変数モデルの自動生成～ 概要 複雑な構造を持つデータを解析するために、データに合った確率モデル

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/1/

頑健な半教師あり学習法と自然言語処理への応用

問題 半教師あり学習法 分類 適用 × × × × × × × × ①正解ラベル付きデータ による初期識別学習 ②識別・確率モデル の並列学習 ③識別・確率モデル の統合 学習結果 ②，③を 繰り

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_4.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015

ム / プログラム / 研究展示 メディアの科学 イントネーションを分析、合成、変換 ～音声基本周波数パターンの確率モデル～ 概要 線形予測分析(LPC)は近代式の音声分析合成系を誕生させ、携帯電話という新た

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/16/

歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出

歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出 どんな研究？ どこが凄い？ どんな風に役立つ？ 関連文献 連 絡 先 Title: Singing style extraction

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_14.pdf

Language Technologies in a Multilingual World

Probabilistic Models 確率モデル の あります ６０００ 言語 には 世界 the world languages 6000 in There are あります ６０００ 言語 には 世界 が Word

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2011/talk/research1/openhouse-kevinalbert.pdf

雑音・残響の中で人の声を聞き取る｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

しもマッチせず、高精度な音声認識に直結はしていませんでした。これに対し、私たちは、音声の確率モデルを用い、出力音声がより音声らしくなるように処理を制御しながら音声強調を行う方法を検討しています。 ※音素毎

https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/signal/research_media06.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2012

の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出～ 概要   歌声の声の高さを表すF0軌跡には，楽譜の成分とともに，ビブラートなどの歌唱スタイルを表す成分が含まれていますが，これらの成分をF0軌跡から精緻に取り

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/exhibition/14/

c_1.pdf

オーガ ナイザ 顔写真 • 確率モデルに基づいて，膨大なデータから重要で 特徴的な性質を発見し理解することを可能にする 技術 • 情報が生成された仕組みをモデル化し，隠れた構造を 自動的に学習

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/c1/doc/c_1.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2017

できることから注目を集めています。しかし、ニューラル機械翻訳は、原文と訳文の関係を表す確率モデルを対訳データだけから学習するので、翻訳システムが出力する文をユーザが細かく制御することが難しいという問題

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/12/

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2016

ム / プログラム / 研究展示 データと学習の科学 無限に広がるビッグデータの解析 ～無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル～ 概要 ビッグデータ解析のその先を目指す基礎研究として、我々は無限データ解析

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/3/

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015

ム / プログラム / 研究展示 ビッグデータの科学 ビッグデータ解析から無限データ解析へ ～無限次元行列の確率モデルを用いたデータ解析～ 概要 ソーシャルネットワークでの人のつながりや、ユーザの商品の購買履歴

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/3/

映像ライブラリ｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

発達研究 量子情報科学 会話シーン分析のための音声・音響処理技術 s-roomセンサによる実世界状況認識技術の研究 ぶるなび２ 映像の知覚的重要度の確率モデル 高速・高品質な実環境雑音の抑圧技術 ラベ

https://www.rd.ntt/cs/overview/library.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2013 大事な特徴を捉えて流れるデータを把握する ～多次元時系列データからの特徴抽出～

する特徴の共起パターンを確率モデルで推定します．本技術の特長は，時系列データからパターンを見つけるだけでなく，「パターンを特徴づける特徴量」も自動的に抜き出すことができる点です．これにより，大量のノイ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/bigdata2/

岩田 具治 | NTT R&D Website

ニング、確率モデル 業績の詳細はこちら 関連するコンテンツ

https://www.rd.ntt/organization/researcher/superior/s_032.html

永田 昌明 | NTT R&D Website

縦断データ収集の試み 1996年 科学技術庁 第55回注目発明, 対話音声認識装置 1995年 人工知能学会研究奨励賞, 確率モデルによる自由発話の形態素解析 1995年 情報処理学会論文賞, An

https://www.rd.ntt/organization/researcher/superior/s_011.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015 プログラム

化～ ビッグデータ解析から無限データ解析へ ～無限次元行列の確率モデルを用いたデータ解析～ CPUを賢く使ってグラフから素早く知識を発見 ～データ配置の最適化による高速なグラフ分析～ 大きなグラ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/program.html

Microsoft PowerPoint - A_パネル一覧0501.pptx

など）が頻繁に存在します。そのよ うな状況で観測点間の移動をより適 切に捉えるために、観測点間の移動 時間を組み込んだ確率モデルを提案 します。これにより、従来よりも高 精度な人流推定が可能となります。 ユー

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/4/poster4.pdf

スライド 1

モデル 出力の数が3つのときを考えると 出力となる各単語の確率：(𝑃犬, 𝑃東京 , 𝑃鳥) 三角形上の点となり，モデルは入力からその点を結ぶ 様々な入力に対する出力の点を結んでいくと 図の青線

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/04_a.pdf

スライド 1

トル (訓練)データから 因果関係の判定方法 を自動的に学習 様々な確率モデル → 因果関係の違いを反映した 特徴を自動的に抽出 ポイント1. ポイント2. 研究費 売上

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/05_a.pdf

no_50.pdf

運動をスクリーンの物理運動として補 強して提示するという新しい表現方式にありま す． スピーカー アクチュエータ プロジェクタ スクリーン 視線 表情 画像 発話 音声信号 行動 感情 共感 確率モデル

https://www.rd.ntt/brl/event/sp2012/poster/no_50.pdf

Microsoft PowerPoint - B_パネル一覧0501.pptx

Microsoft PowerPoint - B_パネル一覧0501.pptx どんな研究 どこが凄い めざす未来 連 絡 先 関連文献 ニューラル機械翻訳は、原文と訳文 の関係を表す確率モデル

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/12/poster12.pdf

a_03_plus_tanaka.pdf

ゲット：poverty rate） 26 27 貢献 多変量ガウス過程に基づいて，集約データを高解像度化するため の確率モデルを提案 ‣ 潜在GPをデータセット間で共有することで，低解像度データの共分 散関数を効果的

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/a_03_plus_tanaka.pdf

poster16.pdf

スチャ 計算機 【出力】解釈の分布 対話の場  観察者の解釈を推定するカギ ・上記の関係性を確率モデル化 ・データ： 計70分間の対話に対する5~9名の観察者の解釈 ・時間差情報を使用することで反感の推定精度

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/media4/poster16.pdf

音響信号モデルの研究｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

である音韻（母音の種類などに相当）とイントネーション（抑揚、イントネーション、発話のリズムなどに相当）の生成過程を物理モデルおよび生理学的知見に基づいてそれぞれ確率モデル化し、さらにこれらを階層モデ

https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/recognition/research_media03.html

OHポスター2012

に助けて貰おう！ －時空間同室感(t-Room)における蓄積情景処理とその応用－ ・あなたの歌い方を診断します！ －歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出－ ・いつ誰が何を話し

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/oh2012_poster.pdf

Microsoft PowerPoint - C_パネル一覧0501.pptx

確率過程による藤崎モデル の確率モデル化と統計的手法を駆使 した効率的なフレーズ・アクセント指令 推定アルゴリズム 音声の生成過程 線スペクトル対(LSP)による声道スペクトル表現 基本周波数（ ）パタ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/17/poster17.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス×未来想論 2008 プログラム

イリング技術 投稿コンテンツモニタリング共同実験 複合ソースフィルタモデルによる音響信号の三要素特徴量分解 映像の知覚的重要度の確率モデル 音楽使用区間検出 世界中のメディアで調べる、学ぶ、楽しむ 世界メデ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2008/program.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス×未来想論 2008 テーマ展示 メディアコンテンツを瞬時に特定 - フィンガープリント技術とプロファイリング技術 -

,” 電子情報通信学会2008年総合大会講演論文集, AS-5-5, pp. S56-S57, 2008. 映像の知覚的重要度の確率モデル 人間は，視覚的注意と呼ばれるメカニズムにより，網膜に写る映像の中

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2008/content_identify/

OPEN HOUSE 2004 プログラム

技術－ 宝探しの地図をつくる －確率モデルに基づく大規模データ可視化技術－ 計算能力の拡張 量子コンピュータの速さを探る －四則演算に関する量子回路と古典回路の本質的相違の解明－ 量子ネットワークの可能

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2004/program.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2016 プログラム

部分行列の抽出～ 無限に広がるビッグデータの解析 ～無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル～ 賢いナビで待たずに周遊 ～顧客満足度最大化のための動的巡回スケジューリング技術～ どうやって来た？どこ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/program.html

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スタリングによる特徴的部分行列の抽出 ・無限に広がるビッグデータの解析 無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル ・賢いナビで待たずに周遊 顧客満足度最大化のための動的巡回スケジューリング技術 ・どうやって来た？どこ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/download/oh2016_poster.pdf

表面

の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出－ ・いつ誰が何を話したか？ －複数人会話シーン分析技術の進展と利用イメージ－ ・雑多な音の中からあなたの声だけ聞きとります －時間・空間・周波数情報を統合した高

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/oh2012_leaflet.pdf

2016OHリーフ表面0325

： CFM データに隠れた関係性を賢く抜き出します 無限バイクラスタリングによる特徴的部分行列の抽出 無限に広がるビッグデータの解析 無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル 賢いナビで待たずに周遊 顧客

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/download/oh2016_leaflet.pdf

少数の学習データで高い精度を達成する「メタ学習」 | NTT R&D Website

はめると、多く買ってもらうのではなく、満足してもらうことが目的となり、従来とは違った観点が出てきます。 他の人の論文を読む際に、どのように拡張できるか、自分の得意技のメタ学習、以前手掛けていた確率モデルやトピ

https://www.rd.ntt/research/JN202404_25752.html

進化を続ける音声認識エンジン「VoiceRex®」｜NTT R&D WebSite

れる確率モデルが利用されています。Nが大きいと単語の組み合わせが爆発的に増加することからNはたかだか3～4程度です。そのため、局所的なコンテキスト(文脈情報)のみを考慮したモデル化となってしま

https://www.rd.ntt/research/JN20190709_h.html

oh1013_booklet.pdf

とした以上のような逆問題に対し、確率モ デルに基づくアプローチの検討を進めてきました。すな わち、観測量である「結果」を生成する「原因」となって いる背後のプロセスを確率モデルによって巧みに記述 し、そのモデ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/download/oh1013_booklet.pdf

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－ 12　動くディスプレイで会話が伝わる －頭部運動の動的補強表現に基づく会話場再構成－ 14　あなたの歌い方を診断します！ －歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出－ 16　雑多な音の中

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/oh2012_booklet.pdf

観測データから物理現象を再現する機械学習技術─データ駆動型アプローチに基づく物理シミュレーション | NTT R&D Website

：任意の連続関数を近似可能な確率モデル。予測に対する不確実性を扱うことができ、データに含まれるノイズや欠損の悪影響を低減してモデルを学習することが可能。 図4　提案手法 図5　シミュレーション結果 今後

https://www.rd.ntt/research/JN202308_22753.html

増え続ける無限のデータを解析するための「ノンパラメトリックベイズ法」 | NTT R&D Website

電信電話株式会社入社。NTTコミュニケーション科学基礎研究所配属。2020年よりNTTバイオメディカル情報科学研究センタ兼務。確率過程（無限次元のパラメータ空間を持つ確率モデル）や極値組合せ論的普遍対象を用い

https://www.rd.ntt/research/JN202405_26190.html

oh2016_booklet.pdf

関係を持つ木構造の確率モデル 賢いナビで待たずに周遊　顧客満足度最大化のための動的巡回スケジューリング技術 どうやって来た？どこへ行く？　深層学習を利用した移動軌跡分析・予測技術 2020のトラ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/download/oh2016_booklet.pdf

書籍出版物｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

講談社 発売日2015年4月 データから潜在的な構造を自動的に抽出する手法である「トピックモデル」についての入門書です。確率モデルの基礎から応用まで紹介します。 「情報を生み出す触覚の知性 情報社会

https://www.rd.ntt/cs/overview/publications.html

メディア認識研究グループ｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/recognition/

IOWN∴Quantum Leap | NTT R&D Website

ルですが、行動モデルも同様の考え方で、ある行動の後に別の行動が起こる確率を予測する行動確率モデルです。このモデルをマーケティングや販促に応用しています。 例えば、過去にニュースを閲覧し、広告を見て、ポイントを付与

https://www.rd.ntt/forum/2025/keynote_2.html

想論考証効

37(C) 2008 NTT Communication Science Laboratories 音声区間検出音声区間検出 音声スペクトルと雑音スペクトルの確率モデルを導入 音声と雑音のモデルを合成

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2008/director/doc/director.pdf

oh08_pamphlet.pdf

の知覚的重要度の確率モデル • 音楽使用区間検出 メディアとコンテンツ 世界中のメディアで調べる、学ぶ、楽しむ • 世界メディアブラウザ • 逐次追従型音声認識 • 音声検索：音データを文字で探す

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2008/doc/oh08_pamphlet.pdf

2019_booklet.pdf

𝑃𝑃犬 𝑃𝑃東京 𝑃𝑃鳥 (1,0,0) (0,1,0) (0,0,1) 入力 様々な入力 とりうる確率 モデル 出力の数が3つのときを考えると 出力となる各単語の確率：(𝑃𝑃犬

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/2019_booklet.pdf

上田 修功 | NTT R&D Website

communities," Neural Networks, Vol. 17, No. 7, pp. 975--988, 2004. 上田修功, 斉藤和己, "多重トピックテキストの確率モデル --パラメトリック混合モデ

https://www.rd.ntt/organization/researcher/fellow/f_003.html