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音による故障検知および故障予知

音による故障検知および故障予知

～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、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介～
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概要

本セミナーでは、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いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。

開催日

  • 2024年9月2日(月) 10時00分 ～ 16時30分

プログラム

　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、騒音などに鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法の紹介も行います。
　実際の現場で、どのようなマイクをどのように取り付けるか等のノウハウもお伝えする予定です。共同研究を実施してきた経験から、本セミナーでは特徴量ベースの方法と学習ベースの方法の二つを軸として、各種特徴量の計算を紹介しつつ、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。我々の経験手法にも言及します。

  1. はじめに
    1. 正常音と異常音
    2. 音による情景分析
  2. 音信号の基礎
    1. 離散時間信号
    2. ディジタルフィルタ
    3. フーリエ変換
    4. パワースペクトル
    5. 音の特性
  3. 音の特徴量
    1. パワー、周期
    2. スペクトル
    3. ケプストラム、メルケプストラム
    4. 線形予測係数
  4. 雑音除去技術
    1. スペクトル引き算
    2. ウィナーフィルタ
    3. 各種フィルタリング
    4. 複数マイクの利用
  5. 故障検知の方法
    1. 特徴量の利用
    2. 距離尺度の利用
    3. ニューラルネットワークの利用
    4. 最近の手法
  6. 故障予知の方法
    1. 時系列情報の利用
    2. 故障検知方法の有効利用
    3. 最近の試み
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講師

  • 島村 徹也 氏
    埼玉大学 大学院 理工学研究科
    教授 / 情報メディア基盤センター長
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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)
1口
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、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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