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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】

　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。 さらに、より広い括りで、深層学習と適応フィルタ、時系列データ分析の講座を準備しました。より俯瞰的な立ち位置から、画像と音を捉えることができるようになっています。
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』

　2025年9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）

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Demucs、それら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。