身近な音の特性とそれに対するヒトの応答を調査しています。様々な音に対してどのように感じるかということを定量化して、それらの知見をサウンドデザイン技術に応用することで、快適な環境を創出することをモチベーションにしています。また、脳波などの生体信号計測を用いて、聴覚関連機能の情報処理メカニズムの推定に取り組んでいます。特にカクテルパーティ効果に代表される選択的注意のメカニズムを解明して、聴覚における注意方向を推定するシステム構築を実施しています。
脳波（EEG）や事象関連電位（P3成分など）を用い、選択的聴取や聴取努力といった「音の聞こえ方」、「音を聞こうとする能力」を神経生理学的に評価します。
Variational Autoencoder (VAE) やEEGNetなどのモデルを用いて、脳波からの特徴抽出や認知している音響特性の推定アルゴリズムを確立しています。
現代の音環境（BGMや環境騒音）が人間に与える影響に注目し、気が散りにくくリスニングエフォートを低減できる理想的な音環境の構築を目指します。
電気自動車の走行音に対する注意機能を生体信号によって分析しています。それによって、注意の向きやすい音の特性を解明しています。
音質の違い及び鳥肌感の2つの要因に着目して、自動車運転中の音楽聴取の影響を生体信号によって調査しています。
スピーカのインパルス応答の立ち上がり時間が音質評価に及ぼす影響を調査した。
音響心理、聴覚、音響工学、認知科学、深層学習、サウンドデザイン、音質評価、神経生理学、知覚情報処理、生体信号解析
注意、選択的聴取、聴取努力、脳波、事象関連電位