『ディジタル信号処理による
ノイズ・雑音の低減/除去技術』
〜フィルタリングからディープニューラルネットワークまで〜
S200310A
開催日時：2020年3月10日（火）10:00-16:30
会 場：オーム ビル（千代田区神田錦町）
受 講 料：お1人様受講の場合 47,000円[税別]／1名
1口でお申込の場合 57,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）
…『畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたノンリファレンス型画像品質評価』（2020/5/29（金））
…『音による故障検知および故障予知』（2020/5/13（水））
島村徹也（しまむらてつや） 氏
埼玉大学大学院 理工学研究科 教授（工学博士）
| ＜経歴＞ |
1986年、慶應義塾大学 理工学部卒。
1991年、慶応義塾大学 大学院 博士課程修了、工学博士。
同年、埼玉大学 情報工学科 助手。
1995年ラフバラ大学、 1996年ベルファーストクイーンズ大学（ともに連合王国）客員研究員。
1998年、埼玉大学 助教授。
2007年、埼玉大学 教授。 |
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最近、雑音低減・除去技術に関する注目が特に集まっている。騒音源からのノイズ低減や、認識技術の前処理など、その利用の仕方は様々であるが、実環境に即した雑音対策が今求められている。
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する。具体的なアルゴリズムを提示し、実行し、結果を確認しながら解説するが、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する。
応用例として、音と通信を取り上げるが、実応用はこれらに限定されない。本セミナーでは、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、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す。
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1 準備
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 ウィーナーフィルタ
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
3.9 最近の各種方法（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 通信のノイズ除去への応用
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
