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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

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情報通信技術(埼玉大学 研究シーズ集 2025-27 p.80)

最終更新日:2025年03月31日

埼玉大学 オープンイノベーションセンター
埼玉大学 オープンイノベーションセンター
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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。

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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

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基本情報

杉浦 陽介(スギウラ ヨウスケ) 助教 大学院理工学研究科 数理電子情報部門 情報領域 【最近の研究テーマ】 ●小規模データセットを用いた音声強調システムの環境適合 ●超高騒音環境下における音響イベント検知 ●高速・軽量なノイズキャンセリング技術の開発 ●リアルタイム動画・画像デノイジング技術の開発

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用途/実績例

【産業界へのアピールポイント】 ●世界トップクラスの雑音除去・信号解析技術を保有 ●環境に合わせて適切なデータ収集ノウハウを提供 ●現場適用に向けた小規模データセットでのAI 活用 ●多数の企業・組織と共同研究を実施 【実用化例・応用事例・活用例】 ●音声ノイズ除去ツールボックスの提供 ●超高騒音環境下での音声認識・イベント検知システムの実装 ●低計算量なノイズキャンセリング技術の提供 ●動画・画像の雑音除去およびセグメンテーション ●生体センサデータに対する雑音除去と行動モニタリング

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    環境に最適なセンサアレイを設計、3Dプリンタで実機製作

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埼玉大学オープンイノベーションセンターは、産学官連携における リエゾンオフィスとしての機能を持ったセンターです。 産学官連携部門、知的財産部門、スタートアップ支援部門の3部門からなり、それぞれの 部門には、各種分野に精通したコーディネータを配置。 センターの活動としては、企業等における技術的課題の解決、 共同研究実施支援、埼玉大学の知的財産の紹介・活用に向けた 技術移転等を行っております。

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