受講形式 WEB受講のみ ＊本セミナーはZoomシステムを利用したオンライン配信となります。 ＊本セミナーはLive配信のみ（録画視聴なし）となります。 受講対象 各種設備・製造関係者、研究・開発者 予備知識 高校レベルの簡単な数学程度 習得知識 1）ディジタル信号処理の基礎と応用 2）音声処理の基礎 3）通信システムの基礎 4）各種雑音除去技術 5）ディープニューラルネットワーク技術 など 講師の言葉 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やそ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。最新のアプローチとして、複数センシング（複数マイク）の利用について解説します。信号対雑音比を-20dBからプラスのdBまで変換する経験方式などについても言及する予定です。
プログラム
1はじめに ・信号と雑音 ・雑音付加信号の例（音声・画像･通信など）
2 信号処理の基礎 2.1 ディジタルフィルタリングによる雑音低減 2.2 統計処理を用いた雑音低減 3 雑音除去アルゴリズム 3.1 スペクトル引き算 3.2 ウィナーフィルタ 3.3 くし形フィルタ 3.4 適応フィルタの利用（カルマンフィルタを含む） 3.5 順序統計フィルタ 3.6 各種非線形フィルタ 3.7 ノッチフィルタ 3.8 ディープニューラルネットワーク（Wave-U-Net等を含む） 3.9 最近の各種方式（フレーム内処理法、複数マイクの利用を含む） 4 応用例 4.1 音のノイズ除去への応用 4.1.1 定常雑音対策 4.1.2 非定常雑音対策 4.1.3 特殊雑音対策 4.2 通信の雑音除去への応用 4.2.1 インパルス雑音対策 4.2.2 バースト雑音対策 4.2.3 時変雑音対策 4.3 雑音低減と音･画像･通信システムとの関連性 講師紹介 略歴 1986年 慶應義塾大学理工学部卒 1991年 慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程了、工学博士 1991年 埼玉大学工学部情報工学科助手 1995年 ラフバラ大学、1996年ベルファーストクイーンズ大学（ともにイギリス）客員研究員 1998年 埼玉大学助教授 2007年 埼玉大学教授 学会等 IEEE, アメリカ音響学会、日本音響学会、電子情報通信学会、信号処理学会、電気学会 会員 現在、信号処理学会編集長 専門はディジタル信号処理とその音声、画像、通信への応用など。論文・著書多数。 これまで20社を超える企業との共同研究を実施するなど、産学連携に力を入れている。 2019年より「AI時代の画像処理技術研究会（埼玉大学産学官連携協議会）」の代表を務め、 年に複数回の研究発表会を主導している。
