Blog - LINE ENGINEERING

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【インターンレポート】多次元データに対する差分プライベートなデータ探索
Kato Fumiyuki2021-03-02
2020年夏のインターンシップに参加した加藤郁之です．今回のインターンシップでは，多次元データに対する差分プライベートなデータ探索の実現に関する研究を行いました．また，インターンシップ終了後も,アルバイトとして半年間研究に携わりました. 本研究に関する論文は,2021年3月に開催される　第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2021) で発表予定です. 研究背景企業や組織が多くのデータを収集し，データを活用することで多大な価値を産み出しています．一方で，個人の行動履歴やヘルスケアに関するデータなど，プライバシ性の高いデータの利活用はプライバシ保護の観点から大きく制限されます．このような背景から，データのプライバシ保証と利活用を両立するための枠組みが必要となっています．本研究では、技術の有用性を確認するため、公開データを用いて評価検証に取り組みました．差分プライバシは，2006年にDworkによって提案された数学的に厳密なプライバシ定義です．下図のように，データベースからの出力に対して精緻にデザインされたランダム化を行うことで，データベース内
環境音認識のコンペティションDCASE2020で世界1位を獲得しました
LINE Engineering2020-11-19
DataLabsのSpeech teamに所属している小松です。環境音認識に関する基礎研究を行っています。環境音認識とは我々の身の回りで起こる多種多様な音、たとえば咳や話し声、物音などを機械に自動的に検出・認識させる技術です。この技術は音に関する分野の中で最もホットで急成長しているトピックの一つであり、環境音を専門に扱う国際コンペティション/ワークショップ、DCASEも毎年開催されています。そのコンペティション部門であるDCASE2020 Challengeのtask 4に、LINEは昨年度のインターン成果 [1] を主軸にした名古屋大学、ジョンズ・ホプキンス大学との合同チームで参加し、世界1位を獲得することができました。本記事ではまず環境音認識の概要について簡単に説明し、我々が参加したコンペティションのタスク、そして我々が1位を獲得した用いた方式について紹介いたします。環境音認識について環境音認識とは、どんな状況でどんな音が発生しているかを認識・理解する技術です。具体的には、音響信号を入力としてどのタイミングで何の音が発生したかを出力する分類問題となります(図1)。図1:環
ICASSP2020のOpen Previewが始まりました
LINE Engineering2020-04-15
LINE Data Labs、Speechチームの戸上です。 IEEE Signal Processing Society主催のICASSP2020 (International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing) は、音声・音響信号処理分野におけるトップカンファレンスです。（参考）昨年度の参加レポート：IEEE ICASSP2019聴講・発表報告本年度は、5月4日〜8日にかけてスペイン・バルセロナで開催予定でしたが、COVID-19の世界的な感染拡大の影響から、バーチャルカンファレンスに変更となりました。口頭発表・ポスター発表ともに、プレゼンテーションは発表者が事前に動画を収録、当日はQ&Aセッションを行う形式で進行します。4月9日より、学会開催に先駆けて、各論文が事前に閲覧可能です。以下、LINEの研究者（太字）が発表を予定している、11本の論文情報をまとめております。ぜひリンク先から各論文をご参照ください。 ICASSP2020 論文一覧 "Unsupervised Trai
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【インターンレポート】生成モデルのプライバシ保護技術について
LINE Engineering2020-03-23
2019年夏のインターンシップに参加した高木駿です。インターンシップでは「データ共有のための生成モデルのプライバシ保護」について研究しました。今回、インターンで取り組んだ内容を2020年3月にオンラインで開催されたDEIM 2020 (第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム)で発表し、オンラインプレゼンテーション賞を頂くことができました。その研究内容について紹介します。発表資料は以下で公開しています。 https://speakerdeck.com/line_developers/privacy-preserving-deep-generative-model 背景企業は様々なデータを抱えていますが、その中にはプライバシに関わるものが多く含まれています。その結果、組織外だけでなく組織内であってもデータの共有が難しいという問題があります。このプライバシの問題の解決は、保有するデータの活用を促し、娯楽・医療などの様々な場面での貢献に繋がります。プライバシ研究においては、何をプライバシと定義するかが重要になります。ここでは近年注目されている差分プライバシを用いるものとし
DEIM2020にオンライン形式で参加・発表しました
LINE Engineering2020-03-10
Data Labsのデータサイエンティストの大木と、リサーチャーの高橋です。 3月2日（月）から4日（水）まで開催された DEIM 2020 (第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム) に協賛企業として参加しました。まずはじめに、今回わずか準備期間2週間という非常に短い期間でありながら、急遽オンライン学会となったDEIM2020を成功させようと関わった運営ならびに参加者の皆様に心から感謝申し上げます。発表者としてオンラインでの発表に慣れてないこともあり不安はありましたが、始まってみると特にトラブルなく無事発表を終えることができました。また参加者として、オンライン上で学生の活き活きとした発表を聴講させていただきました。会議全体を通じてとても2週間で準備したとは思えない完成度の高いオンライン学会に発表・参加することができ、運営側のパワーを非常に感じました。以下に、技術報告セッションで発表しました大木と、セッションで座長を務めました高橋から、内容およびオンライン参加体験について紹介したいと思います。技術報告セッションでオンライン発表 3/3（
INTERSPEECH2019 発表・聴講報告
Masahito Togami, Tatsuya Komatsu2019-10-24
Masahito Togami: LINE Research Labsに所属。音響信号処理の研究開発に従事。博士（工学），IEEE Senior Member。\r\nTatsuya Komatsu: LINE Research Labsに所属。音響信号の分類、異常検出などの研究開発に従事。IEEE Member。
LINE Research Labsの戸上、小松、升山（9月末までアルバイトとして所属）です。 LINEには海外カンファレンスや学会への参加を支援する制度があり、会社負担で学会に参加することが可能です。今回は、音声処理における世界最大規模の国際会議である、International Speech Communication Association (ISCA)主催のINTERSPEECH2019に参加し、聴講と音源分離・音声強調技術に関する2件のオーラル発表を行ってきました。INTERSPEECHは今回で20回目となり、2010年には日本の幕張でも開催されました。今回のINTERSPEECH2019の投稿数は2180件となっており，採択率は49.3%でした。投稿数は過去最高となっており、歴代最多の年よりもさらに今年は20%ほど増加しているとのことです。AI スピーカなどの音声プロダクトが普及する中で，音声処理の研究が加速している様子を強く感じました。NAVERとLINEはINTERSPEECH2019のゴールドスポンサーになっており、今回、ブースも出展いたしました。会場の様子。
SIGIR2019 聴講・発表報告
Wataru Sakata 2019-08-14
UnivRel Team, LINE Corporation.
SIGIR2019 京都開発室 UnivRelチームの坂田です。私は2018年4月に新卒としてLINEに入社して以来、京都大学などと連携しながら自然言語処理技術を活用した社会課題解決手法の開発に取り組んでいます。 LINEには海外カンファレンスや学会への参加費用を支援する制度があり，会社負担で学会に参加することが可能です。私は今回、情報検索のトップカンファレンスであるSIGIRにて聴講・発表してきました。今年のSIGIRはフランス・パリで開催となり、参加者は1025名で過去最大だったようです。また論文の採択(投稿)数はFull:84(426)件 Short:108(443)件でこちらも最大だったようです。 LINEからはポスターセッションで1件採択されました。論文の詳細についてはこちらをご覧ください。パリ到着〜学会参加まで会場はパリ市内の北東部に位置するLa Villate公園のCité科学産業博物館でした。会場内には科学産業に関する幅広い展示があり研究発表以外にも見るものが多く飽きません。会場ではNAVERがスポンサーブースを出しており
国立情報学研究所オープンハウス2019 出展報告
ArimaHatsue2019-07-02
Research Labs
はじめに Research Labsの有馬です。 2019年5月31日(金)～6月1日(土)に学術総合センター（東京・一ツ橋）で開催された国立情報学研究所(NII)オープンハウス2019で、LINEはNIIとの共同研究部門であるロバストインテリジェンス・ソーシャルテクノロジー研究センター（CRIS）のポスター展示・ブース出展を行いました。本記事では、写真を中心にその模様をレポートします。 NIIオープンハウス2019でのCRISの発表 NIIオープンハウスは、年に一度開催する一般公開の研究成果発表です。 CRISは2018年4月に開設したAIの要素技術や、その社会課題解決を研究するLINEとNIIの共同研究部門で、センターとしてのNIIオープンハウスでの出展は今年で2年目です。「人工知能」の領域で出展したCRISのブースでは「ロバストインテリジェンスを社会的な課題解決に役立てるための応用技術に関する研究」と題し、センターの研究領域やCRIS委託研究公募など研究支援事業の紹介のほか、CRISの産官学共同研究「LINEを活用した社会課題解決手法の研究」の成果
IEEE ICASSP2019聴講・発表報告
Masahito Togami, Tatsuya Komatsu2019-06-28
Masahito Togami: LINE Research Labsに所属。音響信号処理の研究開発に従事。博士（工学），IEEE Senior Member。\r\nTatsuya Komatsu: LINE Research Labsに所属。音響信号の分類、異常検出などの研究開発に従事。IEEE Member。
Research Labsの戸上と小松です。LINEには海外カンファレンスや学会への参加を支援する制度があり，会社負担で学会に参加することが可能です。今回は，音声・音響信号処理におけるトップカンファレンスである，IEEE Signal Processing Society主催のICASSP2019 (International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing) に参加し，聴講と音源分離・音声強調技術に関する3件の発表を行ってきました。 ICASSPは今回で44回目となり，2012年には日本の京都でも開催されました。LINEはICASSP2019のBronze Patronとしてスポンサーになっています。Signal Processing Societyは，日本ではあまり知名度が高くはないですが，IEEEの全Societyの中で4番目に大きいSocietyであり，音声・音響処理の研究フィールドとしては世界最大です。今回のICASSP2019の投稿数は約3700件とのことであり，前年度の約2800件
音の到来方向推定に基づき聞きたい人の声を抽出する技術
Yu Nakagome2019-06-05
早稲田大学修士１年です。LINE Research Labsのアルバイトで音響信号処理の研究をしています。
2018年の夏インターンに参加し、その延長としてResearch Labsでアルバイトをしている中込優です。アルバイトでは、「複数人の発話から目的の人の発話のみを取り出す技術」について研究しています。インターンで取り組んだ内容を2019年3月度音声(SP)・応用／電気音響(EA)・信号処理(SIP)研究会で発表し、音声研究会学生ポスター賞を頂くことができました[1]。その研究内容について紹介します。背景近年、スマートフォンやスマートスピーカーや車、会議システムなどに音声認識技術が多く実用化されています。しかし、雑音が多い状況や複数人が同時に話している状況では、音声認識の性能は大きく劣化することが知られています。そこで、音声認識の前段階として、目的の話者の音声のみを歪みなく抽出する(音声強調)ことが重要になり、盛んに研究されてきました。特に、複数人が同時に話している音声などでは、話者の違いなどに基づき、それぞれの話者の音声を分離し、その後に目的の話者の音声を抽出する技術が研究されてきました。しかし、全ての話者を分離するには繰り返し計算や数秒間の入力信号が必要になったり、ま

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