ピアノの演奏動画から楽譜を自動作成 ディープラーニングで 京大が技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 京都大学の研究チームが開発した「Non-Local Musical Statistics as Guides for Audio-to-Score Piano Transcription」は、Web上のピアノ演奏動画の音声データから楽譜を作成する、深層学習（ディープラーニング）を用いた自動変換システムだ。 システムは、3段階で構成される。1段階目は、入力された動画の音の信号に対してMIDIシーケンスを深層学習ネットワークで推定（Multipitch detection）する。ピッチ解析用とベロシティ推定用のネットワークを別々で学習し、その出力を組み合わせてMIDIシーケンスを合成する。2段
使えなかった“赤外域の太陽光”で水素製造、京大らが世界記録の新触媒
地上に届くものの、これまでエネルギーとしての利用が難しかった波長の長い赤外域の太陽光。京都大学らの研究グループがこの赤外域の太陽光で水素を製造できる新しい触媒を開発した。革新的なエネルギー材料の開発につながる期待があるという。 京都大学、豊田工業大学、関西学院大学、立命館大学、物質・材料研究機構らの研究グループは2019年2月、白金を担持した硫化銅／硫化カドミウムヘテロ構造ナノ粒子が、赤外光（赤外線）から水素を生成できる光触媒であることを発見したと発表した。波長1100nm（ナノメートル）の赤外光を利用して効率3.8％で水素を製造でき、これは世界最高効率という。これまで利用できなかった太陽光の赤外域を活用できる新たなエネルギー変換材料の開発につながる成果としている。 波長の長い赤外域は、4割以上と太陽エネルギーの多くを占めるものの、エネルギーとして有効利用する技術は確立されていない。そのた
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