ディジタル信号処理による

雑音・ノイズの低減/除去技術とその応用実例

≪信号処理の基礎、雑音・ノイズ除去アルゴリズム、実応用≫

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

受講可能な形式：【ライブ配信】のみ

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
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

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。

担当講師

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

セミナープログラム（予定）

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

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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