【音楽愛を共有、革新の一歩】【23卒】 ソニーグループ ソフトウェア開発の通過ES(エントリーシート) No.105439（電気通信大学大学院/男性）（2023/4/25公開）

人々が、手軽かつ高音質に音楽を楽しめるようなオーディオ製品の開発に携わりた いです。 私は、貴社のウォークマンを愛用しているのですが、大規模なオーディオ環境を用 意せずとも、手軽かつ高音質に音楽を楽しめることに感動しました。そして、将来 このような感動をより多くの人に届けられる製品を作りたいと考えました。 具体的には、ユーザーとの対話により調整を行うイコライザーを開発し、ユーザー が理想とする音を手軽に手に入れられる製品を作りたいです。 世界初のインナーイヤー型ヘッドホンなど、これまでにない技術で人々の音楽体験 を変えてきた貴社で、この製品を開発に取り組み、音楽による感動実現に貢献した いです。 続きを読む

1. オーディオ・ビデオ 2. スマートフォン 3. AI 続きを読む

貴社のLinkBudsに注目しています。その理由は、外音取り込み機能を用いることなく、周囲の音を自然に聞きながら高音質な音楽を楽しめるからです。また、装着感が良く長時間使用できることも理由の一つです。近年、ワイヤレスイヤホン等の普及により、音楽が身近になっています。「ながら聞き」に最適なこの製品により、人々は音楽を生活の一部として、より身近に楽しめるのではと感じています。 続きを読む

C:2年、授業にて使用、授業にて分散処理やオセロアプリの作成に使用 Java:3か月、授業にてペイントアプリ等を作成 MATLAB:1年、音響信号処理における、IRやフィルタ理論の勉強に使用 python:2年、研究にて深層学習モデルの作成に使用、GAN、VAE等の生成モデルを主に作成 linux:2年、研究にて基本的なコマンドや簡単なスクリプトを使用 pytorch:2年、研究にて深層学習モデルの作成に使用、GAN、VAE等の生成モデルを主に作成 続きを読む

深層学習モデル*****を用いた声質変換の改善に取り組んでいます。 声質変換とは、ある人の音声を発話内容はそのままに、まるで別の人が話したかのように変換する技術のことです。この技術は、Vtuberの姿だけでなく声も変える事を可能にするなど、エンターテイメント分野での活用が期待されています。 FaderNetVCでは、音声から発話内容のみを抽出し、その音声の話者は誰かという情報を持つ話者ラベルと共に合成することで声質変換を行います。しかしこのモデルでは話者ラベルが必須です。 この制約を無くすために、話者ラベルを用意するのではなく、音声から、誰がこの音声を発しているのかという情報を推定し、この情報をラベルの代わりとする改善に取り組んでいます。深層学習の分野は進歩が速いため、教授や先輩とチームを組み、多くの⽅にアドバイスを頂くことで、効率的に学習できるよう心がけています。卒業研究時には、話者ラベルのない音声での声質変換に成功し、品質低下も1%程度でした。この研究が評価され、学会にて発表賞を頂きました。 今後は、変換性能を向上させ、なりたい声により近づけるようなモデルを作りたいです。 続きを読む

軽音楽部にて、予算不足の中で音響機材一新に取り組みました。 当時、部の機材は老朽化が酷く、ライブ環境は劣悪でした。しかし、予算不足や歴代会計の機材知識不足により、これまで機材は買い替えられていませんでした。この問題の解決は、会計と音響班を兼任している私しか出来ないと考え、機材一新に挑戦しました。 具体的な方策として、予算拡充のために、部員と協力して新入部員勧誘に力を入れました。また、部費の支払い制度を年額制からライブ出演数に応じて払う制度に変更しました。これにより、ライブ参加数が少ない人の部費未納を抑制し、多い人の部費をより多く回収出来ました。 予算拡充や機材選定を行う上で、まとめ役として、部員全員が納得できるような結論を出すことにこだわりました。特に部費支払い制度の変更は、機材選定時にライブ出演数が多い部員の意見を尊重する等のメリットがある事を説明し、不公平感が生じないよう心がけました。 これらの方策により、30万円の予算拡充を達成し、機材一新を成功させると共に、チームで合意形成をする大切さや難しさを学べました。 貴社でも、部署やチーム間で意見をまとめる際にこの経験を活かせると考えています。 続きを読む

****賞を受賞 続きを読む