Nakamura Eita

Affiliation and department：

Research field (3)： Soft computing , Theoretical studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics , Intelligent informatics

Research keywords (7)： Physics of evolutionary and non-equilibrium systems , Machine Learning , Models for Creative Intelligence , Statistical Learning , Cultural Evolution Theory , Particle Physics Phenomenology , Music Intelligence Informatics

Research theme for competitive and other funds (12)：

2022 - 2025 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
2021 - 2024 自動楽曲推薦・編曲とタテ線譜・自動伴奏システムによる中高齢者のピアノ演奏支援
2021 - 2024 Modeling of Physical Knowledge Acquisition Process using Piano Playing Support System
2019 - 2021 Investigation on acquisition and dynamics of music creation based on theories of statistical learning and evolution
2018 - 2020 系列パターンの確率モデルによる音楽情報処理の研究

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Papers (83)：

Tengyu Deng, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii. Audio-to-Score Singing Transcription Based on Joint Estimation of Pitches, Onsets, and Metrical Positions With Tatum-Level CTC Loss. 2023 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC). 2023
Daichi Kamakura, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii. CTC2: End-to-End Drum Transcription Based on Connectionist Temporal Classification With Constant Tempo Constraint. 2023 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC). 2023
Moyu Terao, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii. Neural Band-to-Piano Score Arrangement with Stepless Difficulty Control. ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2023
Eita Nakamura, Yasuyuki Saito. Evolutionary Analysis and Cultural Transmission Models of Color Style Distributions in Painting Arts. APSIPA ASC. 2023. 506-513
Florian Thalmann, Eita Nakamura, Kazuyoshi Yoshii. Tracking the evolution of a band's performances over decades. Proc. 23rd International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR). 2022. 850-857

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MISC (18)：

中村栄太, 齋藤康之. Estimation of Painters’ Influence Based on Unsupervised Learning of Evolutionary Model for Painting Styles. 日本進化学会大会プログラム・講演要旨集(Web). 2023. 25th
中村栄太, 齋藤康之. Estimation of Creator Influences Based on Cultural Evolution Models of Color Styles in Painting Arts. 画像電子学会年次大会予稿集(CD-ROM). 2023. 51st
齋藤康之, 中村栄太, 饗庭絵里子, 金子仁美. モデルによる補完を用いたピアノ運指の効率的なラベル付けの検証. 情報処理学会研究報告(Web). 2022. 2022. MUS-134
大山偉永, 中村栄太, 中村栄太, 吉井和佳, 吉井和佳. TCN-HSMMハイブリッドモデルに基づくビート・ダウンビート推定. 情報処理学会研究報告(Web). 2022. 2022. MUS-135
寺尾萌夢, 中村栄太, 中村栄太, 吉井和佳, 吉井和佳. バンド譜に対する無段階で難易度調整可能な深層ピアノ編曲. 情報処理学会研究報告(Web). 2022. 2022. MUS-135

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Patents (1)：

音楽モデル生成システム、自動作曲システム、音楽モデル生成方法、およびコンピュータプログラム

Lectures and oral presentations (84)：

Predictive modeling of dynamic cluster structure of popular music creation styles
(Cultural Evolution Society Conference 2022 2022)
隠れマルコフモデルを用いたピアノ練習演奏の弾き間違い分析
(第21回情報科学技術フォーラム(FIT2022) 2022)
モデルによる補完を用いたピアノ運指の効率的なラベル付けの検証
(第134回情報処理学会音楽情報科学研究報告 2022)
隠れマルコフモデルを用いたピアノ学習者の練習時間分析
(第84回情報処理学会全国大会 2022)
統計学習を介する文化進化のモデルと音楽・文芸・絵画データにおける共役分布則
(第132回情報処理学会音楽情報科学研究報告 2021)

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Association Membership(s) (5)：

日本進化学会 , Cultural Evolution Society , International Society for Music Information Retrieval (ISMIR) , 日本物理学会 , INFORMATION PROCESSING SOCIETY OF JAPAN

※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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