～ 信号処理の基礎と音場のモデル化、マイクロホンアレイによる雑音抑制とビームフォーマによる指向性制御技術、音源分離の特徴と実践技術 ～
・音響信号処理の基礎からマイクロホンアレイ・音源分離技術まで修得し、雑音抑制・音源分離の実務に活用するための講座
・Pythonを用いたデモを通して音響信号処理の実践的な技術を修得し、音響を利用した製品開発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Pythonを用いたマイクロホンアレイ・音源分離への実践応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
人間は音により周囲の状況を認識したり、情報を得たりしています。人間と関わる様々な業種においてコンピュータによる音の処理は重要で、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。
本講座では、Pythonでのデモを通して、音響信号処理の基礎からマイクロホンアレイ・音源分離技術までを概説します。その際、最小限の理論的説明を行い、Pythonを使った実践技術をコマンドの使い方を交えて説明します。
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 ・電子機器、ロボット、車載製品、エンターテインメントなど音に関わる幅広い業種の技術者の方 |
| 予備知識 |
・音を自分で録音・加工した経験があると望ましい ・何らかのプログラミング知識があると望ましい |
| 修得知識 |
・音響信号処理技術の基礎 ・適切なマイクロホンアレイ・音源分離技術の活用 |
| プログラム |
１．環境構築手順 （１）．python環境（Google Colaboratory） （２）．ライブラリ
２．音響信号処理の基礎 （１）．数学的基礎知識 ａ．線形代数 ｂ．逆行列 ｃ．行列の微分 ｄ．確率・統計 （２）．フーリエ変換 （３）．時間周波数領域への変換、逆変換 （４）．音場のモデル化 ａ．インパルス応答 ｂ．音場シミュレータ（鏡像法）
３．マイクロホンアレイ技術 （１）．マイクロホンアレイ技術の概要 （２）．入力信号のモデル化、ステアリングベクトル （３）．遅延和アレイ （４）．最小分散無歪ビームフォーマ （５）．最大SNRビームフォーマ （６）．マルチチャネルウィナーフィルタ （７）．その他のビームフォーマ法
４．音源分離技術への応用 （１）．独立成分分析 （２）．独立ベクトル分析 （３）．独立低ランク分析 （４）．その他の音源分離技術
５．まとめ |
| キーワード |
音響信号処理 マイクロホンアレイ 音源分離 Python 音場 モデル化 ビームフォーマ マルチチャネル フィルタ 独立成分分析 雑音抑制 指向性 |
| タグ | 分析、信号処理、変復調、放送、無線、音声処理、データ分析、計測器、振動・騒音 |
| 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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