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May 8, 2017
ディジタル信号処理による雑音の低減/除去、
ノイズキャンセリング技術とその応用
～信号処理の基礎、雑音・ノイズ除去アルゴリズム、応用実例～
受講可能な形式：【ライブ配信】のみ
騒音源からのノイズの低減、AIで異音を検知するための認識技術の前処理、、、実環境に即した雑音・ノイズ対策
ディジタル信号処理による雑音への対処策を詳細に解説
雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術、
対処が困難とされていた時変性がある雑音・ノイズに対しても有効なフレーム内処理方法や
ディープニューラルネットワークの利用、最先端のWave-U-Net、 Demucsやそれらの改良方法、、、
現場で遭遇する雑音対策のノウハウを解説し、雑音問題の最適な解へとつながることを目指します
ディジタル信号処理による雑音への対処策を詳細に解説
雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術、
対処が困難とされていた時変性がある雑音・ノイズに対しても有効なフレーム内処理方法や
ディープニューラルネットワークの利用、最先端のWave-U-Net、 Demucsやそれらの改良方法、、、
現場で遭遇する雑音対策のノウハウを解説し、雑音問題の最適な解へとつながることを目指します
| 日時 | 【ライブ配信】 2024年12月25日（水） 10:00～16:00 |
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|---|---|---|
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受講料(税込)
各種割引特典
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55,000円
( E-Mail案内登録価格 52,250円 )
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| 配布資料 | 製本資料(開催日の4、5日前に発送予定) ※開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、 開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。 | |
| オンライン配信 | ライブ配信（Zoom） ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） | |
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 | |
セミナー講師
セミナー趣旨
最近、雑音低減･除去技術に関する注目が特に高まっています。騒音源からのノイズ低減や、例えば、AIで異音を検知するための認識技術の前処理など、その利用の仕方は様々ですが、実環境に即した雑音・ノイズ対策が今求められています。
本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明します。具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、これまで対処が困難とされていた時変性がある雑音・ノイズに対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。最先端のWave-U-Net、 Demucsやそれらの改良方法などにも言及します。応用例として、音と通信を特に取り上げますが、実応用はこれらに限定されるものではありません。
本セミナーでは、講師のこれまでの複数の企業との共同研究の知見から、現場で遭遇する雑音対策のノウハウを様々な角度から紹介して、受講者の抱える雑音問題の最適な解を提供することを目指します。それぞれの状況に応じて、最適解は異なるものになると予想できます。
本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明します。具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、これまで対処が困難とされていた時変性がある雑音・ノイズに対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。最先端のWave-U-Net、 Demucsやそれらの改良方法などにも言及します。応用例として、音と通信を特に取り上げますが、実応用はこれらに限定されるものではありません。
本セミナーでは、講師のこれまでの複数の企業との共同研究の知見から、現場で遭遇する雑音対策のノウハウを様々な角度から紹介して、受講者の抱える雑音問題の最適な解を提供することを目指します。それぞれの状況に応じて、最適解は異なるものになると予想できます。
セミナー講演内容
1．はじめに
1.1 信号と雑音
1.2 雑音付加信号の例（音声・画像･通信など）
2．信号処理の基礎
2.1 ディジタルフィルタリングによる雑音低減
2.2 統計処理を用いた雑音低減
3．雑音・ノイズ除去アルゴリズム
3.1 スペクトル引き算
3.2 ウィナーフィルタ
3.3 くし形フィルタ
3.4 適応フィルタの利用（カルマンフィルタを含む）
3.5 順序統計フィルタ
3.6 各種非線形フィルタ
3.7 ノッチフィルタ
3.8 ディープニューラルネットワーク（Wave-U-Net、Demucs等を含む）
3.9 最近の各種方式（フレーム内処理法、複数マイクの利用を含む）
4．応用の実例
4.1 音の雑音除去への応用
4.1.1 定常雑音対策
4.1.2 非定常雑音対策
4.1.3 特殊雑音対策
4.2 通信の雑音除去への応用
4.2.1 インパルス雑音対策
4.2.2 バースト雑音対策
4.2.3 時変雑音対策
4.3 雑音低減と音･画像･通信システムとの関連性
質疑応答
1.1 信号と雑音
1.2 雑音付加信号の例（音声・画像･通信など）
2．信号処理の基礎
2.1 ディジタルフィルタリングによる雑音低減
2.2 統計処理を用いた雑音低減
3．雑音・ノイズ除去アルゴリズム
3.1 スペクトル引き算
3.2 ウィナーフィルタ
3.3 くし形フィルタ
3.4 適応フィルタの利用（カルマンフィルタを含む）
3.5 順序統計フィルタ
3.6 各種非線形フィルタ
3.7 ノッチフィルタ
3.8 ディープニューラルネットワーク（Wave-U-Net、Demucs等を含む）
3.9 最近の各種方式（フレーム内処理法、複数マイクの利用を含む）
4．応用の実例
4.1 音の雑音除去への応用
4.1.1 定常雑音対策
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4.2 通信の雑音除去への応用
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4.2.2 バースト雑音対策
4.2.3 時変雑音対策
4.3 雑音低減と音･画像･通信システムとの関連性
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