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。

1. はじめに
   1. 信号と雑音
   2. 雑音付加信号の例 (音声・画像・通信など)
2. 信号処理の基礎
   1. ディジタルフィルタリングによる雑音低減
   2. 統計処理を用いた雑音低減
3. 雑音除去アルゴリズム
   1. スペクトル引き算
   2. ウィナーフィルタ
   3. くし形フィルタ
   4. 適応フィルタの利用 (カルマンフィルタを含む)
   5. 順序統計フィルタ
   6. 各種非線形フィルタ
   7. ノッチフィルタ
   8. ディープニューラルネットワーク (Wave-U-Net等を含む)
   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
   1. 音のノイズ除去への応用
      1. 定常雑音対策
      2. 非定常雑音対策
      3. 特殊雑音対策
   2. 通信の雑音除去への応用
      1. インパルス雑音対策
      2. バースト雑音対策
      3. 時変雑音対策
   3. 雑音低減と音・画像・通信システムとの関連性