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

55,000 円(税込)

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開催日 10:00 ~ 16:00 
主催者 サイエンス&テクノロジー株式会社
キーワード 情報技術一般   ソフトウェア開発   通信工学
開催エリア 全国
開催場所 Zoomを利用したオンライン講座

~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・ノイズ対策など、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!

セミナー講師

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

略歴1986年 慶應義塾大学 理工学部卒。1991年 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 博士課程了、工学博士。1991年 埼玉大学 工学部 情報工学科 助手。1995年 ラフバラ大学(イギリス) 客員研究員。1996年 ベルファーストクイーンズ大学(イギリス) 客員研究員。1998年 埼玉大学 助教授。2007年 埼玉大学 教授。

専門はディジタル信号処理とその音声、画像、通信への応用など。論文・著書多数。これまで20社を超える企業との共同研究を実施するなど、産学連携に力を入れている。2019年より「AI時代の画像処理技術研究会(埼玉大学産学官連携協議会)」の代表を務め、年に複数回の研究発表会を主導している。

セミナー受講料

※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。

55,000円( E-mail案内登録価格52,250円 )E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料2名で 55,000円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額27,500円)

【1名分無料適用条件】※2名様ともE-mail案内登録が必須です。※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)※他の割引は併用できません。

 テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】11月1日からの1名申込み: 受講料 41,800円(E-Mail案内登録価格 39,820円 ) ※1名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※他の割引は併用できません。

受講、配布資料などについて

ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください)

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。

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。

セミナープログラム

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