本研究室では、音楽を聴いて情動が生まれる脳や生体のメカニズムの研究を行います。
音楽は情動を引き起こします。音楽要素だけでなく音楽経験や状況の違いも影響するため、音の単純な機械学習だけでは個々人の情動は精度良く推定できません。非線形時系列解析と脳の計算論モデルの2つのアプローチで、なぜこのような個人差が生まれるのかを解明していきます。将来はエンターテインメントへの応用とともに、薬物を使わず音で心理?生理を良い状態へ導く技術を実現します。

Reservoir Computing を使った聴覚野のPredictive coding modelにより、知覚の個人差や予測と情動の関係を計算論モデルとして記述し、このモデルを使って音楽の感じ取り方の個人座のメカニズムを解明します。

音楽音響や脳?生理データの背後に潜む高次元の規則を、非線形時系列解析の重要な手法であるRecurrence Plotを使って視覚化?指標化します。階層的Recurrence Plotや点課程への拡張手法を使って、今までRecurrence Plotでは扱いにくかった長尺のデータや形式の異なるデータ同士も扱えるようにし、現象を新しい切り口から観察していきます（図はPops曲の視覚化例。赤い四角のサビの繰り返しでは、類似したパターンが見て取れる）。