植村研のご紹介
4年ゼミの配属に関して、
よく質問いただくことや関連情報をまとめました。
気になることがあればお気軽にメール ( aiko.uemura★ tsuda.ac.jp) でお尋ねください。
★は@に置き換えてください
研究室の傾向
指導：個別に調整
リソース：平均的に投入
活動：個人戦だし自由
運営の主体：学生 （教員はサポートでいたい）
研究室の出入り：2～3名が来るかんじ
イベント：これから増やすかも
使用言語: Pythonが多め、ものによってはUnity使ったりします
教員について
分野：音楽情報処理、音響信号処理
ハーモニーや和音などをメインで扱い、和音の分析や生成など行ってきました
最近はもっぱらコード進行の生成や和音の印象を一味変えるような生成系の研究をやっています
対応について
連絡や反応は早い方だと思っています
連絡速度は信頼に繋がっている気がしているので意識しています
研究業績以外の学生の利益（進路相談、推薦状の作成、エントリーシートの添削など）の協力は惜しまない方だと思います（が最近寝落ちが多くてお時間の余裕をもって対応させていただいております…）
指導方針
スタンス
音と社会を結びつけて開発したり実験したりする楽しさを実感してほしいなと思っています。
自分自身がいろいろな人に会うことで研究や仕事も発展できてきたのもあり、学内外の研究室や関連分野の専門家との交流の機会は積極的に設けたいと思っています。
学会行きたい、進学して専門を深めたいなど、もちろん喜んでサポートします。
やることやっていれば自由だけど、やってなかったり無断欠席したりすると厳しいかも（と言われてきました）
自律的に進めることを求めているので、ある意味優しくないのかもしれない…
ゼミの進め方
ゼミの議論では、お互いの研究を向上させるために、司会や議事録係を担当していただきながら、積極的に質問することを推奨しています。
それぞれの研究に全員が意見を交わす、そんな研究室であってほしいです。
研究に関しては切りのいいタイミングで目標や計画を立ててもらったり、振り返りをしてもらったりしています。
テーマについて
研究は進める学生ご本人が主人公なので、自分で進めたくなる、面白いと思えるテーマを推奨しています。
みなさんが興味のあることと私が指導できる範囲の落としどころを議論しながら決めていきます。
4-5月で興味のあることをシェアしてもらったり、論文も読みながら課題を探してもらったり、話し合いながら決めていきます。
強い希望がなければ、本研究室が強みとしている音メディア情報処理に取り組んでいただくことになりますので、その分野に興味があることを期待します。
＜過去のテーマ例＞
視聴支援
タップ速度を用いた楽曲推薦システム
ライブ演奏楽曲の楽曲同定システム
印象語を用いた自然音推薦システム
音声認識を用いた空耳自動生成の検討
演奏支援系
ギター初心者のための演奏練習支援システムの提案
管楽器初心者のためのロングトーンサポートシステム
作編曲・生成系
女声3部合唱曲の自動ピアノアレンジ
ピアノ用自動バラード調アレンジシステム
IoTによる支援
コアタイム
週1回の全員ゼミへの参加が基本です。（例外として中間発表や卒研発表などもあります。）
個別ミーティングを別途追加される場合は、こちらでミーティング可能なスケジュールを公開し、空いている時間で都合の良い時間を予約してもらう式にしています。
ちゃんと個別ミーティングをして相談したり、質問したり、研究室にきて研究を進めたりしている学生の方が合理的に進んでいる傾向があります。
情報共有ツール
研究室内ではCosenseというものに情報を書き溜めています。
メッセージやアナウンスなどのやり取りは研究室内Discordを利用しています。
進路
本学では今1期目が4年生なので前職日大まででの参考情報ですが、音楽系でなく、プログラミング等のスキルを活かしたIT系（ソフトウェア）の会社への就職が多いです
2022-2023年 ※経営系の学科なのであまり参考にならないかも…
IT系（キヤノンITソリューションズ, 大塚商会, 日立システムズパワーサービス など） 12名
食品系 2名
地方公務員 1名
自営業（個人事業の開業） 1名
専門学校(漫才師, 理学療法士など目指して） 2名
進学 内外含めて例年1-2名程度
よくある質問
楽器経験はあった方がいい？
ある場合は、その強みを活かすことができます。
もしなくても、なくてこうだったらいいのにという気持ちを研究ネタに活かすこともできます。
経験的に、自動作曲・編曲のような研究は出力結果の確認に手間取ることもあるので、やはり譜面が読めたり楽典の知識があったりした方がよいかなとは思います。