～ 確率モデル・深層学習による音の認識技術、雑音の抑制技術と音源分離技術、定常音・非定常音の異常検知技術 ～
・異常音と雑音を分離し、所望の異常音のみを取得する技術を修得し、認識性能の改善に活かすための講座！
・音の認識技術から雑音除去技術と音のデータ解析による異常検知への応用までを修得し、機械故障の検知に活かそう！
・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。
異音の認識技術と雑音抑制・分離技術のポイントおよび異常検知への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
本セミナーでは、音の異常を検知するための音の認識技術と雑音抑制に関する技術を提供します。そして、異常音と雑音を分離し、所望音である異常音のみを頑健に取得することで、認識性能の改善を試みます。
企業との共同研究も行っており、実務で使えることを主眼に説明をします。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・異常音の認識を利用した異常検知に関心がある方 ・雑音に対して頑健な音及び信号の抽出法に興味のある方 ・機械学習で異常検知を行っているが、所望の音が取れない、雑音でデータ解析が正しくできない、と困っている方 |
| 予備知識 | ・大学教養課程修了程度の数学知識 |
| 修得知識 |
・パターン認識の基礎から音の認識の過程を理解できる ・異常音の認識率を低下させる雑音問題を解決するための方法 |
| プログラム |
１．音の認識技術 （１）．音の分析 ａ．周波数分析 ｂ．線形予測分析 ｃ．ケプストラム分析 （２）．確率モデルによる音の認識技術 ａ．パターン認識の基礎 ｂ．特徴量抽出 （３）．ディープラーニングを用いた音の認識技術 ａ．ニューラルネットワークの基礎 ｂ．ディープニューラルネットワーク ｃ．ディープニューラルネットワークによる音の認識技術
２．所望音（異音）を得るための雑音抑制・分離技術 （１）．異常音と雑音の関係性 ・異常音を認識するために必要な雑音分離 （２）．雑音抑制手法を用いた雑音分離技術 ａ．スペクトルサブトラクション法 ｂ．ウィーナー法 （３）．音源分離技術 ａ．音源分離の基礎 ｂ．独立成分分析による音源分離 ｃ．非負値因子行列分解（ＮＭＦ） ｄ．独立低ランク行列分析（ＩＬＲＭＡ） ｅ．ＩＬＲＭＡによるブラインド音源分離
３．音のデータ解析による異常検知への応用 （１）．音源分離による音のデータの前処理 （２）．定常音を対象とした異常検知技術とそのポイント ａ．スペクトル解析を用いたデータ解析 （３）．非定常音を対象とした異常検知技術とそのポイント ａ．スペクトログラム解析を用いたデータ解析 （４）．機械の故障に伴う音や振動の解析とその応用 ・解析上の注意点やノウハウ |
| キーワード | 異常検知 異音 周波数分析 特徴量抽出 パターン認識 深層学習 Deep Learning 雑音除去 ノイズ除去 音源分離 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、機械、設備 |
| 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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