ナカムラ エイタ
中村 栄太
NAKAMURA EITA
所属
システム情報科学研究院 情報学部門 准教授
工学部 電気情報工学科（併任）
システム情報科学府 情報理工学専攻（併任）
マス・フォア・イノベーション連係学府
（併任）
職名
准教授
連絡先
学位
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博士（理学）
論文
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絵画芸術における色彩スタイルの文化進化モデルに基づく創作者の影響度推定 査読
中村栄太, 齋藤康之
画像電子学会誌 53 ( 1 ) 19 - 27 2024年2月
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Computational analysis of selection and mutation probabilities in the evolution of chord progressions 査読
Eita Nakamura
Proc. 16th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR) 462 - 473 2023年11月
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Audio-to-score singing transcription based on joint estimation of pitches, onsets, and metrical positions with tatum-level CTC loss 査読
Tengyu Deng, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Proc. 15th Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA) 570 - 577 2023年11月
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Evolutionary analysis and cultural transmission models of color style distributions in painting arts 査読
Eita Nakamura, Yasuyuki Saito
Proc. 15th Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA) 493 - 500 2023年11月
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CTC2: End-to-end drum transcription based on connectionist temporal classification with constant tempo constraint, 査読
Daichi Kamakura, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii,
Proc. 15th Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA) 152 - 158 2023年11月
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Joint drum transcription and metrical analysis based on periodicity-aware multi-task learning 査読
Daichi Kamakura, Takehisa Ooyama, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Proc. 15th Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA) 145 - 151 2023年11月
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Automatic orchestration of piano scores for wind bands with user-specified instrumentation 査読
Takuto Nabeoka, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Proc. 16th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR) 387 - 394 2023年11月
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Historical changes of modes and their substructure modeled as pitch distributions in plainchant from the 1100s to the 1500s 査読 国際共著
Eita Nakamura, Tim Eipert, Fabian C. Moss
Proc. 16th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR) 450 - 461 2023年11月
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Mutual generation in neuronal activity across the brain via deep neural approach, and its network interpretation 査読
Ryota Nakajima, Arata Shirakami, Hayato Tsumura, Kouki Matsuda, Eita Nakamura, Masanori Shimono
Communications Biology 6 ( 1105 ) 1 - 14 2023年10月
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Computational analysis of audio recordings of piano performance for automatic evaluation 査読
Norihiro Kato, Eita Nakamura, Kyoko Mine, Orie Doeda, Masanao Yamada
Proc. 18th European Conference on Technology Enhanced Learning (ECTEL) 586 - 592 2023年9月
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Experimental evolution of music styles using automatic composition models 査読
Eita Nakamura, Hitomi Kaneko, Takayuki Itoh, Kunihiko Kaneko
Proc. 2023 Conference on Artificial Life (ALIFE) 660 - 662 2023年7月
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Neural band-to-piano score arrangement with stepless difficulty control 査読
Moyu Terao, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Proc. 48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Conference (ICASSP) ( 1415 ) 1 - 5 2023年6月
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Tracking the evolution of a band's performances over decades 査読 国際共著
Florian Thalmann, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Proc. 23rd International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR) 850 - 857 2022年12月
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End-to-end lyrics transcription informed by pitch and onset estimation, 査読
Tengyu Deng, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Proc. 23rd International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR) 633 - 639 2022年12月
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Automatic piano fingering from partially annotated scores using autoregressive neural networks 査読 国際共著
Pedro Ramoneda, Dasaem Jeong, Eita Nakamura, Xavier Serra, Marius Miron
Proc. 30th ACM International Conference on Multimedia (ACMMM) 6502 - 6510 2022年10月
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Dynamic cluster structure and predictive modelling of music creation style distributions 査読
Rajsuryan Singh, Eita Nakamura
Royal Society Open Science 9 ( 220516 ) 1 - 18 2022年
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Joint Estimation of Note Values and Voices for Audio-to-Score Piano Transcription 査読
Yuki Hiramatsu, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Proc. 22nd International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR) 278 - 284 2021年11月
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Eita Nakamura 査読
Conjugate Distribution Laws in Cultural Evolution via Statistical Learning
Physical Review E 104 ( 034309 ) 1 - 13 2021年9月
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Statistical Correction of Transcribed Melody Notes Based on Probabilistic Integration of a Music Language Model and a Transcription Error Model 査読
Yuki Hiramatsu, Go Shibata, Ryo Nishikimi, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Proc. 46th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 256 - 260 2021年6月
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Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii 査読
Music Transcription Based on Bayesian Piece-Specific Score Models Capturing Repetitions
Information Sciences 572 482 - 500 2021年5月
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Audio-to-Score Singing Transcription Based on a CRNN-HSMM Hybrid Model 査読
Ryo Nishikimi, Eita Nakamura, Masataka Goto, Kazuyoshi Yoshii
APSIPA Transactions on Signal and Information Processing 10 ( e7 ) 1 - 13 2021年4月
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Non-Local Musical Statistics as Guides for Audio-to-Score Piano Transcription 査読
Kentaro Shibata, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii
Information Sciences 566 262 - 280 2021年3月
共同研究・競争的資金等の研究課題
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深層・統計学習と非平衡系物理の理論に基づく文化と知能の進化モデルの研究
研究課題/領域番号：23K24917 2022年4月 - 2025年3月
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
中村 栄太, 金子 仁美, 齋藤 康之, 伊藤 貴之, 持橋 大地
資金種別：科研費
高度な知能を要する文化の発展の原理を理解するとともに、スタイルが時間変化する創作物データの情報処理と予測を可能にするため、深層・統計モデルと進化理論を統合した「文化と知能の進化モデル」を研究する。本研究では、このモデルの構築と解析のための理論手法と機械学習手法を研究して、(A) 多分野で活用できる文化進化の解析手法の構築、(B) 音楽・言語・絵画データの正確なトレンド予測、(C) 芸術史における変革期の定量的な要因分析、(D) 作曲・演奏スタイルの時代変化に対応できる音楽情報処理技術の開発を行う。