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【講演趣旨】
音や振動をはじめとする音響情報は非侵襲的な解析技術としての利用や応用が期待でき
る。この技術により、製品や被計測対象における状態推定や品質管理において音響計測と音響解析で明
らかにすることができる。本セミナーでは計測対象が時々刻々と変化する非定常音を対象とした信号解
析や音源分離を紹介する。そして、講師が現在担当する工業用検査技術や医療用診断技術を中心のその
実用例について紹介する。
【講演項目】
１．音の認識技術
1.1 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
1.2 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
1.3 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
2.1 異常音と雑音の関係性
（１）異常音を認識するために必要な雑音分離
2.2 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
2.3 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
3.1 音源分離による音のデータの前処理
3.2 定常音を対象とした異常検知技術とそのポイント
・スペクトル解析を用いたデータ解析
3.3 非定常音を対象とした異常検知技術とそのポイント
・スペクトログラム解析を用いたデータ解析
3.4 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
【質疑応答】
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