異音認識と雑音抑制ならびに分離技術

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様々な機械・装置から発せられる「異音」は、重大なトラブルの前兆である場合が少なくありません。
本セミナーでは、マイクロフォンや加速度センサで取得した音や振動信号を用い、雑音を効果的に抑制・分離する最新技術を体系的に解説いたします。
周波数分析や確率モデルから、ディープラーニングを活用した高度な音認識、更に異常検知への応用までを網羅して解説いたします。

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プログラム

本講義では産業用・工業用の機器を対象にした「異常音検出」や「雑音抑圧・除去」に関する技術をご紹介します。マイクで取得した音や、加速度センサで取得した振動など、さまざまな信号に混じる必要な音と不要なノイズを、どのように解析的に分けて扱うかをわかりやすく解説します。内容は基本的な信号解析から、実際に役立つ分離や解析の方法まで幅広く取り上げます。  私は大学での教育・研究に加え、企業の技術開発顧問としても活動しており、産業用・工業用機器や医療機器などに関わる検査技術の開発やアドバイスを行っています。企業で雑音や異常音の検出に取り組む方、課題解決や新しい検査装置の企画・提案を担当される方など、幅広い層の皆さまに役立つ講義になるよう講演させていただきます。

  1. 音の認識技術
    1. 音の分析
      1. 周波数分析
      2. 線形予測分析
      3. ケプストラム分析
    2. 確率モデルによる音の認識技術
      1. パターン認識の基礎
      2. 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
      1. ニューラルネットワークの基礎
      2. ディープニューラルネットワーク
      3. 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
      1. スペクトルサブトラクション法
      2. ウィーナー法
    3. 音源分離技術
      1. 音源分離の基礎
      2. 独立成分分析による音源分離
      3. 非負値因子行列分解 (NMF)
      4. 独立低ランク行列分析 (ILRMA)
      5. 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
      1. 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
      1. 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
  4. まとめ・Q&A

受講料

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

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