第120回 音楽情報科学研究会(夏のシンポジウム) 発表募集

日時・会場

日程：2018年8月21日（火）～ 8月23日（木）
会場: 広島工業大学 五日市キャンパス 講義棟「三宅の森 Nexus21」
(キャンパスマップ内の (30) )

交通: 広島駅→JR山陽本線で五日市駅→広島電鉄で楽々園→徒歩で広島工業大学(1.4km, 徒歩17分) (アクセス )

懇親会: 8月21日(火)
発表会場と同じ建物の2階 Leaf Garden
(後日詳細を発表)

懇親会・昼食・宿泊のお申込みはこちら。

一般口頭発表

申込締切：2018年7月 6日（金）
原稿締切：2018年7月30日（月） ※厳守
発表申込フォーム: https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/MUS/
照会先： 浜中雅俊 (理化学研究所)
E-mail：masatoshi.hamanaka[at]riken.jp

※学生奨励賞は修士課程以下の学生が対象です。
【研究会への連絡事項】欄の
「発表者は修士課程以下の学生である」
「発表者は修士課程以下の学生ではない」
のいずれかに○を入力してください。

※論文原稿の作成では、情報処理学会の下記URLを参照してください。
[ http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/genko.html ]

※SIGMUSでは、2012年度からインターネットを利用した研究発表のライブ動画中継を試行してきました。2015年度からは本格運用として、情報処理学会のプレス発表「学術コンテンツを広く世に届けるため、情報処理学会とニコニコが提携」に基づいて、情報処理学会チャンネルを用いた動画中継と永続的なアーカイブを実施しています。
発表申込時の【研究会への連絡事項】欄の
「動画中継・アーカイブを希望する」
「動画中継・アーカイブを希望しない」
のいずれかに○を入力してください。
動画中継を承諾頂けない場合は、必ず発表申込時にお伝え頂く必要があります。「動画中継のみを希望してアーカイブは不可」という対応はできません。なお、講演の一部だけ中継を希望しない場合は、部分的な中断も可能です。その場合には、当日ご相談頂ければ対応可能です。ご不明の場合には contact [at] sigmus.jp 宛にご相談ください。

動画中継することで、会場に来場できない研究者や、普段学会に参加されない方々に対しても研究成果を広くアピールできます。またアーカイブにより、当日都合がつかない方々や、将来研究を始める方々が研究成果を知る機会を増やすことができます。是非、本学会の取り組みにご協力をよろしくお願い致します。

デモセッション

デモセッションでは、楽器演奏などパフォーマンスを伴う発表から、十分な結果は出ていないがSIGMUS参加者とともに議論したい研究、研究的要素がはっきりしていない思い付きで作ったシステム、諸事情でお蔵入りになったがどうしても披露したい研究、既発表だがデモンストレーションの機会に恵まれなかったシステムまで、様々な研究やシステムをデモ形式で発表する機会をご提供致します。

今回は、初日の8/21（火）の招待講演後に開催し、海外の方も複数参加されます。国内研究会で、気軽に発表できるにもかかわらず、海外の著名な研究者に、実際にシステムを体験してもらえるまたとないチャンスです。

すでに口頭発表を申し込まれた方でも、同時にデモ発表していただくことは大歓迎です。ポスター・説明ともに英語化が理想的ではあるものの、国内研究会の特性に鑑みますと、英語だと細かいニュアンスが伝えきれない場合もあるでしょう。ポスターは日本語で作成いただき、適宜英語対応していただくのでも十分です。

発表を希望される方は、下記の応募方法に従ってご応募ください。通常の研究発表と異なり、まとまった研究成果はなくて構いませんので、ぜひお気軽にご発表いただければ幸いです。
申込締切：2018年7月20日（金）
発表申込フォーム：https://goo.gl/hDo9Ea
※発表申込時に入力していただく「発表タイトル・著者・発表概要」は、デモセッション原稿に掲載されますのでご注意ください。
照会先： 糸山克寿 (東京工業大学)
E-mail： itoyama[at]ra.sc.e.titech.ac.jp

招待講演の詳細

• 藤永 一郎 先生 (McGill University, Canada) [web] 「The Art of Teaching Computers: The SIMSSA Optical Music Recognition Workflow」

  Abstract: In many machine learning systems it would be effective to create a pedagogical environment where both the machines and the humans can incrementally learn to solve problems through interaction and adaptation. We are designing an optical music recognition workflow system where human operators can intervene to correct and teach the system at certain stages so that both parties can learn from the errors and, consequently, the overall performance is increased progressively as more music scores are processed.

• Dr. Yi-Hsuan Yang (Academia Sinica, Taiwan) [web] 「Machine Learning for Creative AI Applications in Music」

  Abstract: In this talk, I will briefly introduce three latest projects in our lab at Academia Sinica on creative applications in music, including the singing voice separation project, GenMusic (music generation) project, and the DJnet project. The first project is about separating the singing voice from the musical accompaniments, which can be used as a pre-processing step for many music related applications. The second project is about learning from massive collection of MIDI files to generate multi-track music by a generative adversarial network (GAN). The generative model can be used for generating music either from scratch, or by accompanying a given (instrument) track. The third project is about creating an AI DJ that knows how to manipulate, sample, and sequence musical pieces to create a personalized playlist. The goal of these projects is to enrich the way people create and interact with music in their daily lives, using the latest machine learning (deep learning) techniques.

  Bio: Yi-Hsuan Yang is an Associate Research Fellow with Academia Sinica. He received his Ph.D. degree in Communication Engineering from National Taiwan University in 2010. He is also a Joint-Appointment Associate Professor with the National Cheng Kung University, Taiwan. His research interests include music information retrieval, affective computing, multimedia, and machine learning. Dr. Yang was a recipient of the 2011 IEEE Signal Processing Society Young Author Best Paper Award, the 2012 ACM Multimedia Grand Challenge First Prize, the 2014 Ta-You Wu Memorial Research Award of the Ministry of Science and Technology, Taiwan, and the 2015 Best Conference Paper Award of the IEEE Multimedia Communications Technical Committee. He is an author of the book Music Emotion Recognition (CRC Press 2011). In 2014, he served as a Technical Program Co-Chair of the International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR). In 2016, he started his term as an Associate Editor for the IEEE Transactions on Affective Computing and the IEEE Transactions on Multimedia. Dr. Yang is a senior member of the IEEE.

オーガナイズドセッション

オーガナイズドセッションは、オーガナイザ（本研究会の登録員）に自由に企画していただくセッションです。例えば、特定のテーマの発表を揃えたい、通常より長いQ&Aで深い議論をしたいなど、奮ってご応募頂きますようお願い申し上げます。

提案締切：2018年6月29日（金）
提案可否通知：2018年7月2日（月）
照会先：竹川 佳成（公立はこだて未来大学）
E-mail：yoshi[at]fun.ac.jp

【応募方法】
下記の各項目を埋めて上記の照会先に電子メールでお送りください。

1. セッション名
2. オーガナイザの氏名、所属、連絡先: オーガナイザ全員分をお知らせください。代表者氏名に○をお付けください。
3. セッションの狙いとキーワード（合わせて400字以内）
4. セッション構成（案; 400字以内）: もしすでに発表者や講演者の候補、講演タイトルが挙がっていればお知らせください。後で変更になっても構いません。
5. 原稿の件数と長さ: どの発表者や講演者がどれくらいの長さの予稿を執筆するかをお知らせください。オーガナイズドセッションの記録を研究報告に残すことに積極的にご協力ください。

セッション提案は、SIGMUS運営委員会で審査した後、可否をご連絡いたします。また、採用されたセッション提案はSIGMUS公式サイト、CFP、ML等で公表いたします。質問や問い合わせなどは、上記照会先までお願いいたします。

【過去のオーガナイズドセッション】

• 「生成音楽の評価学」（第102回研究会）
• 「ピアノ学習者の熟達化モデルの構築」 （第102回研究会）
• 「“魅せる”の工学」 （第106回研究会）
• 「統計的文法理論と構成的意味論に基づく音楽理解の計算モデル」（第112回研究会）

音楽情報科学研究会 主査・幹事

主査：吉井和佳（京都大学）
幹事：中野倫靖（産業技術総合研究所）
松原正樹（筑波大学）
伊藤彰則（東北大学）
竹川佳成（公立はこだて未来大学）
齋藤大輔（東京大学）