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開催日 2021/08/12 (木) 開催地 WEB配信型ライブセミナー

【Live配信セミナー】

音による故障検知、故障予知と雑音除去技術

主催 株式会社 技術情報協会 講師 島村 徹也 氏 受講料 55,000円   

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★ディジタル信号処理の基礎、音の特徴量の抽出、ノイズ除去の方法...
        機械の故障検知から、故障予知へ発展するためのアプローチまで詳解します!!
開催日時 2021/08/12 (木)     10:30~ 16:30     (受付  10:00 ~ )

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申込み期間 2021/06/02  ~ 2021/08/04
主催会社 株式会社 技術情報協会
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定員 定員数の上限はございません
受講料 55,000円 (税込/各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください)
開講場所 ZOOMを利用したLive配信
※会場での講義は行いません 

講師
島村 徹也 氏 講師写真

島村 徹也 氏

埼玉大学 大学院理工学研究科 教授

カリキュラム、
プログラム
【講演趣旨】 
画像処理やコンピュータビジョンにおけるAI技術の成功から、次は音の利用だ、という流れができつつあります。特に、これまで産業界から重大な問題であると認識されていたにも関わらず、実際には人間の手に頼らざるを得なかった、機械の故障検知や故障予知の問題に、音が有効に利用できる可能性が出てきました。本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、音が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明します。ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説した後、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法について、可能なアプローチをご紹介します。また、実際の環境音、騒音などを鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法の紹介も行います。画像では困難だが、音なら容易である例にも言及し、これからの音応用のイメージを膨らませて頂くことを目指します。
共同研究を実施してきた経験から、
・特徴量ベースの方法
・学習ベースの方法
の二つを軸に、 特徴量の計算として、パワー、スぺクトル、メル周波数、線形予測、ケプストラム、ウェーブレット等、また学習ではCNNを中心に、最適な方法の導出の考え方について、また最近の動向に触れ、異常データが少ない場合の対策(MT法、AE法等)をも説明する予定です。我々の経験方法にも、言及します。

【講演項目】
1.はじめに
 1.1 正常音と異常音
 1.2 音による情景分析
2.音信号の基礎
 2.1 離散時間信号
 2.2 ディジタルフィルタ
 2.3 フーリエ変換
 2.4 パワースペクトル
 2.5 音の特性
3.音の特徴量
 3.1 パワー、周期
 3.2 スペクトル
 3.3 ケプストラム、メルケプストラム
 3.4 線形予測係数
4.雑音除去技術
 4.1 スペクトル引き算
 4.2 ウィナーフィルタ
 4.3 各種フィルタリング
 4.4 複数マイクの利用
5.故障検知の方法
 5.1 特徴量の利用
 5.2 距離尺度の利用
 5.3 ニューラルネットワークの利用
 5.4 最近の手法
6.故障予知の方法
 6.1 時系列情報の利用
 6.2 故障検知方法の有効利用
 6.3 最近の試み
7.まとめ
【質疑応答】
特典 セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法
1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。
お知らせ ●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円(税込)割引いたします。
2. 大学(教員、学生)、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名(税込)でご参加いただけます。(2名同時申込割引は適用されません)

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など,状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・ Zoom公式サイトで視聴環境を確認の上、お申し込みください。
・ 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
・ セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・ 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・ 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・ Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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