～ 音響信号処理・教師なし音源分離手法の基礎と応用例、深層学習の基礎と音源分離に適用する手法の特徴および具体的な応用例 ～
・音響信号処理の基礎から少量データの音源分離手法や深層学習の応用技術まで修得し、製品開発に応用するための講座
・音響信号処理技術の手法とその特徴を理解し、深層学習を用いた音源分離手法を修得し、話者分離や楽音分離など目的に合う適切な応用技術に活かすためのセミナー！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
音響信号処理の基礎と深層学習を用いた音源分離への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
音は人間が外界を捉えるための基本的な手段の1つであり、人間と関わる様々な業種において計算機による音の処理は重要です。そのため、様々な音響信号処理技術が開発されています。しかし、それらの中から目的に合わせて適切な技術を選択するためには、それぞれの技術の特徴を理解する必要があります。そこで、本セミナーでは、音響信号処理の基礎から出発し、少量のデータしかない場合でも使用可能な音源分離手法から深層学習を用いた最新の音源分離手法まで解説を行います。また、技術の解説だけでなく、実装における注意点やライブラリの紹介なども交えつつ、各手法の特徴やどのような場面で使うべきかについても説明します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・音響信号処理や音源分離について学びたいと考えている技術者の方 ・深層学習を用いた音響信号処理について学びたいと考えている技術者の方 ・電子機器、ロボット、車載製品、エンターテインメント、広告など音に関わる幅広い業種の技術者の方 |
| 予備知識 |
・線形代数の初歩的な知識 ・音響信号処理、深層学習の初歩的な知識があると好ましい ・簡単なプログラミングの経験があると好ましい |
| 修得知識 |
・音響信号処理とその応用に関する基礎知識 ・深層学習の基礎知識 ・教師なし音源分離手法とその応用に関する知識 ・最新の音源分離手法とその応用に関する知識 |
| プログラム |
１．音響信号処理の基礎 （１）．音響信号処理の意義と応用例 （２）．信号の表現 （３）．時間周波数変換 ａ．短時間フーリエ変換 ｂ．ウェーブレット変換 （４）．時間周波数マスク （５）．スペクトログラムから時間信号への変換
２．教師なし音源分離手法 （１）．調波打楽器音分離 （２）．非負値行列因子分解 （３）．応用例
３．深層学習の基礎 （１）．ニューラルネットワークの構成要素 （２）．学習方法 （３）．深層学習ライブラリの紹介
４．深層学習を用いた音源分離とその応用 （１）．深層学習を用いた音源分離手法の分類 ａ．スペクトログラム入力のモデル ｂ．時間信号入力のモデル （２）．応用例 ａ．話者分離 ｂ．楽音分離 ｃ．最新の動向 （３）．実装の際の注意点とライブラリの紹介 |
| キーワード | 信号処理 音響 音源分離 深層学習 ニューラルネットワーク 話者分離 楽音分離 |
| タグ | AI・機械学習、信号処理、音声処理 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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