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〜埼玉大学 島村徹也先生の〜 ★ZoomによるWeb配信セミナー★【”画像” / ”音”処理技術 講座】
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| AI時代において、”画像”と”音”は、処理対象の中心となっています。ここ10年間での、機械の物体認識の能力、周囲・環境の把握能力は、驚異的です。このように急激に機械学習・深層学習の能力が進展して中で、”画像”処理と”音”処理を基本から学ぶことは、益々重要になって行くでしょう。 本講座では、”画像”講座と”音”講座に大別し、それぞれの実環境で必要とされる処理技術を基礎から応用まで、わかりやすく講義します。”画像”では、機械学習での前処理に活用できるフィルタリング技術と、最近特に注目度が向上してきた画質評価、を取り上げます。”音”では、設備機械などの保全に役立つ、故障検知・故障予知技術を解説します。いずれも、まとまったテキストとかは存在しない内容であり、新しい知見が得られると期待できます。 |
| 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 数理電子情報部門 教授（工学博士） |
| 『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』 |
2023年12月8日（金）10:00-16:30
… 51,700円（税込）/1名、62,700円（税込）/1口（3名まで）
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、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、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。
| 『音による故障検知および故障予知』 |
2024年1月17日（水）10:00-16:30
… 53,900円（税込）/1名、66,000円（税込）/1口（3名まで）
画像処理やコンピュータビジョンにおけるAI技術の成功から、次は音の利用だ、という流れができつつあります。特に、これまで産業界から重大な問題であると認識されていたにも関わらず、実際には人間の手に頼らざるを得なかった、機械の故障検知や故障予知の問題に、音が有効に利用できる可能性が出てきました。
本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、音が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明します。ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説した後、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法について、可能なアプローチをご紹介します。また、実際の環境音、騒音などに鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法の紹介も行います。
実際の現場で、どのようなマイクをどのように取り付けるか等のノウハウもお伝えする予定です。共同研究を実施してきた経験から、本セミナーでは特徴量ベースの方法と学習ベースの方法の二つを軸として、各種特徴量の計算を紹介しつつ、学習ではCNNを中心に、最適な方法の導出の考え方について、また最近の動向に触れ、異常データが少ない場合の対策（MT法、AE法等）をも説明する予定です。我々の経験手法にも言及します。
| 『Image Quality Assessment (IQA):画像の品質を高精度に評価する方法のノウハウ』 |
2024年2月14日（水）10:00-16:30
… 53,900円（税込）/1名、66,000円（税込）/1口（3名まで）
今、Image Quality Assessmentが急速に進展し、普及し始めています。IQAと略して呼ばれるこの技術は、産業界では、特に海外において、画像の品質を高精度に計測する先端の方法として取り入れられつつあります。これまでの、多くの人に評価値を求め、それらを集計していく主観的評価方法から、コンピュータに自動的に評価値を算出してもらう客観的評価法へとシフトして行っています。しかしながら、国内では、客観的評価方法の中のPSNRなどのごく限られた評価方法しか用いられていないことがよくありますが、今では１枚の画像が与えられれば、参照画像なしでも、Blind IQAでその評価値を高精度に算出できます。
得られた画像や処理した画像の良し悪しを自動判別、判読可能かどうかの自動判断、キズや損傷画像の検査に利用可能です。
本セミナーでは、基礎から最先端の方法までを丁寧に解説し、その実際の効果的な利用法について各種ご紹介します。
| 『ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用』 |
2024年×月×日（×）10:00-16:30
… 53,900円（税込）/1名、66,000円（税込）/1口（3名まで）
本セミナーでは、ディジタル信号処理の中でも特に統計的信号処理と呼ばれる統計を扱う信号処理技術に関して、詳しくご説明致します。
音、画像、通信等のデータは不規則信号です。不規則信号を処理するためには不規則信号処理が必要です。それが統計的信号処理です。具体的にはスペクトル解析、適応信号処理が中心的となりますが、それらの理解を助けるためにディジタル信号処理の基本概念からはじめ、スペクトル解析の準備としてフ−リエ変換について定義の他に物理的解釈に触れ、その応用に至るまでをカバーします。
理工系の大学では、必ずと言っていいほど、ディジタル信号処理に関する講義が行われます。しかしながら、学部の講義では時間の関係上、統計的信号処理まで進めないのが現状です。よって、現実問題として多く遭遇する不規則信号の取り扱いは、実際に対応される企業技術力に依存することになりますが、総計的信号処理に利用されるアルゴリズムの複雑さは、その理解の妨げが企業展開のネックになることが懸念されます。
本セミナーでは、個々のアルゴリズムの本来の狙いは何かを理解することを目的とし、丁寧な説明を心がけ、参加者の理解の一助となることを目指します。また、音、画像、通信等への応用例を複数挙げ、実際にどのように利用可能かのヒントを示します。圧縮センシング、独立成分分析、カルマンフィルタなどの最近の技術についても紹介し、それらも含め、講師のこれまでの企業との共同研究の経験から統計的信号処理の利用のノウハウを解説致します。さらには最近の統計的信号処理技術の進展や動向に関しても言及する予定です。