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


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


開催日時

 【Live配信受講】2025年12月17日(水)  10:00~16:00

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    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□

    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

    <ご略歴>
    1991年慶應義塾大学大学院理工学研究科博士後期課程電気工学専攻修了、工学博士。同年埼玉大学工学部助手。同大学助教授、准教授を経て、2007年より教授、現在に至る。この間、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)客員研究員を経て、2007年および2008年埼玉大学情報メディア基盤センター長を務める。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。

    <ご専門>
    ディジタル信号処理とその音声、画像、通信などへの応用

    【研究室HP】http://www.sie.ics.saitama-u.ac.jp/

    セミナー受講料

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      ※開催日の4~5日前にお申込みの場合、セミナー資料の到着が開催日に間に合わないことがございます。


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    計測工学   通信工学   情報マネジメント一般

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