【中止】信号処理による雑音・ノイズの低減・除去技術
開催日 |
10:00 ~ 16:30 締めきりました |
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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 通信工学 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能) |
~信号処理の基礎と各種雑音除去アルゴリズムの理解、音・通信への応用~
音・通信・画像処理などなど様々なデータを扱う上で雑音・ノイズの低減や除去技術が重要となってきています。どのように実環境に即した形で雑音対策を講じていくのか…
本セミナーでは、雑音・信号処理の基礎知識から各種具体的なアルゴリズムの解説、応用例として音・通信における雑音対策を解説します。
セミナー講師
【専門】
ディジタル信号処理とその音声、画像、通信などへの応用
【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)。
49,500円( E-mail案内登録価格46,970円 )
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2名で 49,500円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額24,750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)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:39,600円 ( E-Mail案内登録価格 37,620円 )
※1名様でLive配信/WEB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。
受講について
Zoom配信の受講方法・接続確認
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
- 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー中、講師へのご質問が可能です。
- 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
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配布資料
- 製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※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
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、時変性がある従来対処困難とされていた雑音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やその改善方法なども説明します。
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。
最新のアプローチとして、複数センシング(複数マイク)の利用について解説します。信号対雑音比を-20dBからプラスのdBまで変換する経験方式などについても言及する予定です。
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.応用例
4.1 音のノイズ除去への応用
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 □