騒音源からのノイズの低減、AIで異音を検知するための認識技術の前処理、、、実環境に即した雑音・ノイズ対策
ディジタル信号処理による雑音への対処策を詳細に解説
雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術、
対処が困難とされていた時変性がある雑音・ノイズに対しても有効な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、最先端のWave-U-Net、 Demucsやそれらの改良方法、、、
現場で遭遇する雑音対策のノウハウを解説し、雑音問題の最適な解へとつながることを目指します
1．はじめに
1.1 信号と雑音
1.2 雑音付加信号の例（音声・画像･通信など）
2．信号処理の基礎
2.1 ディジタルフィルタリングによる雑音低減
2.2 統計処理を用いた雑音低減
3．雑音・ノイズ除去アルゴリズム
3.1 スペクトル引き算
3.2 ウィナーフィルタ
3.3 くし形フィルタ
3.4 適応フィルタの利用（カルマンフィルタを含む）
3.5 順序統計フィルタ
3.6 各種非線形フィルタ
3.7 ノッチフィルタ
3.8 ディープニューラルネットワーク（Wave-U-Net、Demucs等を含む）
3.9 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．応用の実例
4.1 音の雑音除去への応用
4.1.1 定常雑音対策
4.1.2 非定常雑音対策
4.1.3 特殊雑音対策
4.2 通信の雑音除去への応用
4.2.1 インパルス雑音対策
4.2.2 バースト雑音対策
4.2.3 時変雑音対策
4.3 雑音低減と音･画像･通信システムとの関連性