イベント名 | 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 |
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開催期間 |
2024年12月25日(水)
10:00~16:00 ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
会場名 | Live配信セミナー(リアルタイム配信) |
会場の住所 | オンライン |
お申し込み期限日 | 2024年12月25日(水)10時 |
お申し込み受付人数 | 30 名様 |
お申し込み |
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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~
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、
現場で遭遇する雑音対策のノウハウを解説し、
講師 |
埼玉大学 大学院理工学研究科 数理電子情報部門
/ 工学部 情報工学科 教授 博士(工学) 島村 徹也 氏
【講師紹介】
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。
プログラム |
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
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。
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