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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いたします。
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いたします。

本セミナーでは、音声認識の基礎と要素技術から音声合成・声質変換・対話システムなど音声情報処理の応用を解説いたします。

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最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

本セミナーでは、社会的信号処理の根幹となる、カメラ・マイク・生体センサといった複数のセンサから取得されるマルチモーダル時系列データより、多様な人間の内面状態を自動推定するためのマルチモーダル情報処理・機械学習技術を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、Transformerの典型的モデルの仕組みから、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルまでを解説いたします。

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いたします。
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最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

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最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

本セミナーでは、Pythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) 、医薬品開発への応用について詳解いたします。

本セミナーでは、社会的信号処理の根幹となる、カメラ・マイク・生体センサといった複数のセンサから取得されるマルチモーダル時系列データより、多様な人間の内面状態を自動推定するためのマルチモーダル情報処理・機械学習技術を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説いたします。

本セミナーでは、社会的信号処理の根幹となる、カメラ・マイク・生体センサといった複数のセンサから取得されるマルチモーダル時系列データより、多様な人間の内面状態を自動推定するためのマルチモーダル情報処理・機械学習技術を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた Transformerについて、基礎となる理論と応用を解説いたします。