雑音だらけのセンサデータから 重要な特徴量を抽出する雑音除去技術
キーワード： 雑音除去 デノイジング 音声処理 画像処理 信号処理 特徴量解析 信号モデリング
最近は音声認識や画像認識、データ処理などで優れたAI 技術が登場しています。一方で、そういった技術を実際に現場に適用すると、期待するほど性能が高くないと感じることが多いです。これは、AI モデルを学習する際に使用したデータと実際のデータに乖離が存在するためです。その乖離の原因として、マイクやカメラなどセンサ特性の違いやセンシング環境の違い、つまり雑音の種類の違いなどにより生じるものです。 私の研究ではそのような乖離をできるだけ小さくし、AI モデルの性能を最大限引き出すためのデータ解析技術・雑音除去技術を開発しています。加えて、これまでに様々な企業・機関と連携して研究する中で、できるだけ雑音や不要なデータが混入しないセンサ配置・環境整備に関するノウハウも蓄積しています。「信号処理の何でも屋」として、音声・画像を含む様々な信号に対する問題を多角的に解決しますので、ぜひお声がけください。
- 企業：埼玉大学 オープンイノベーションセンター
- 価格：応相談
