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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）
　　　　　　　　


『音による故障検知および故障予知』

　2025年2月20日（木）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。