IBIStutorial2014

SAP11_03

第 3 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理統計的信号処理の基礎

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月 4 2013 冬学期 [4830-1032] 第 4 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介 情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮

SAP11_08

奈良先端科学技術大学院大学ゼミナール (2012/12/18) 生成モデルアプローチによる 音声音響信号処理 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 kameoka@hil.t.u-tokyo.ac.jp / kameoka.hirokazu@lab.ntt.co.jp 自己紹介 亀岡弘和情報理工学博士東京大学大学院情報理工学系研究科客員准教授 NTT

応用音響学

東京大学工学部 4 年生夏学期 応用音響学第 1 回 (4/5) 猿渡洋 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学 / システム情報学専攻 hiroshi_saruwatari@ipc.i.u-tokyo.ac.jp 2019 年度講義スケジュール 前半 ( 猿渡担当 ) 4/05: 第 1 回 4/19: 第 2 回 4/26: 第 3 回 5/10: 第 4 回 5/17 は休講予定 5/24:

SAP11_12

第 12 回 音声音響信号処理 ( 講義のまとめ ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介 情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理 統計的信号処理の基礎

音情報処理I

音情報処理論 音声処理における信号処理 ~ 線形予測分析 ~ 東京大学大学院情報理工学系研究科 / 奈良先端大 猿渡洋 4 年 月 準備 :Z 変換 Z 変換 離散的な時系列の特性を解析する 手法 準備 : は離散時間波形 x x { x,..., x, x,..., x } 実数 定義 正 Z 変換 ; 時間領域から Z 領域へ ここで X x は サンプル時間遅れを表す演算子 定義 逆 Z 変換

応用音響学

東京大学工学部 4 年生夏学期 応用音響学第 3 回 (4/21) 猿渡洋 東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻 hiroshi_saruwatari@ipc.i.u-tokyo.ac.jp 講義スケジュール 前半 ( 猿渡担当 ) 4/07: 第 1 回 4/14: 第 2 回 4/21: 第 3 回 4/28: 第 4 回 5/12: 第 5 回 5/19: 第 6 回 後半 (

第 4 週コンボリューションその 2, 正弦波による分解 教科書 p. 16~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問 1. 以下の図にならって,1 と 2 の δ 関数を図示せよ δ (t) 2

第 4 週コンボリューションその, 正弦波による分解 教科書 p. 6~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問. 以下の図にならって, と の δ 関数を図示せよ. - - - δ () δ ( ) - - - 図 δ 関数の図示の例 δ ( ) δ ( ) δ ( ) δ ( ) δ ( ) - - - - - - - -

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20150528 信号処理システム特論 本日の内容 適応フィルタ ( 時間領域 ) 適応アルゴリズム (LMS,NLMS,RLS) 適応フィルタの応用例 適応処理 非適応処理 : 状況によらずいつでも同じ処理 適応処理 : 状況に応じた適切な処理 高度な適応処理の例 雑音抑圧, 音響エコーキャンセラ, 騒音制御など 時間領域の適応フィルタ 誤差信号 与えられた手順に従ってフィルタ係数を更新し 自動的に所望の信号を得るフィルタ

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音響学入門ペディア Q. 様々な音響特徴量それぞれの使い方や意味を教えて下さい 千葉祐弥東北大学大学院工学研究科博士後期課程 2 年 マスター特徴量って何に使うものタイトルの書式設定? 統計的分析 人間が音を聞く仕組みを解明する ( 方向 高さ 大きさ 音色 の知覚 ) データの符号化 圧縮への応用など 機械学習 パターン認識 音声認識 音声インターフェースの作成 楽曲のジャンル推定 楽曲検索 推薦等への応用など

例 e 指数関数的に減衰する信号を h( a < + a a すると, それらのラプラス変換は, H ( ) { e } e インパルス応答が h( a < ( ただし a >, U( ) { } となるシステムにステップ信号 ( y( のラプラス変換 Y () は, Y ( ) H ( ) X (

第 週ラプラス変換 教科書 p.34~ 目標ラプラス変換の定義と意味を理解する フーリエ変換や Z 変換と並ぶ 信号解析やシステム設計における重要なツール ラプラス変換は波動現象や電気回路など様々な分野で 微分方程式を解くために利用されてきた ラプラス変換を用いることで微分方程式は代数方程式に変換される また 工学上使われる主要な関数のラプラス変換は簡単な形の関数で表されるので これを ラプラス変換表

音声情報処理

音情報処理論 中村哲 戸田智基 猿渡洋 川波弘道 Satoshi Nakamura @ NAIST 1 音声って何 人のコミュニケーションで意図を伝える最も重要な手段 音声を圧縮する 音声を作る 音声を聞き取る さらに 音響信号の処理 Satoshi Nakamura @ NAIST 2 シリコンオーディオ Satoshi Nakamura @ NAIST 3 Apple Siri Satoshi

スライド 1

第 13 章系列データ 2015/9/20 夏合宿 PRML 輪読ゼミ B4 三木真理子 目次 2 1. 系列データと状態空間モデル 2. 隠れマルコフモデル 2.1 定式化とその性質 2.2 最尤推定法 2.3 潜在変数の系列を知るには 3. 線形動的システム この章の目標 : 系列データを扱う際に有効な状態空間モデルのうち 代表的な 2 例である隠れマルコフモデルと線形動的システムの性質を知り

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講義内容 講義内容 次元ベクトル 関数の直交性フーリエ級数 次元代表的な対の諸性質コンボリューション たたみこみ積分 サンプリング定理 次元離散 次元空間周波数の概念 次元代表的な 次元対 次元離散 次元ベクトル 関数の直交性フーリエ級数 次元代表的な対の諸性質コンボリューション たたみこみ積分 サンプリング定理 次元離散 次元空間周波数の概念 次元代表的な 次元対 次元離散 ベクトルの直交性 3

トピックモデルの応用： 関係データ、ネットワークデータ

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 石黒勝彦 2013/01/15-16 統計数理研究所会議室 1 1 画像認識系から尐し遅れますが 最近では音声 音響データに対してもトピックモデルが利用されるようになっています 2 1. どの特徴量を利用するか? 2. 時系列性をどう扱うか? 3 どの特徴量を利用して どうやって BoW 形式に変換するかを検討する必要があります MFCC: 音声認識などで広い範囲で利用される

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付録 2 2 次元アフィン変換 直交変換 たたみ込み 1.2 次元のアフィン変換 座標 (x,y ) を (x,y) に移すことを 2 次元での変換. 特に, 変換が と書けるとき, アフィン変換, アフィン変換は, その 1 次の項による変換 と 0 次の項による変換 アフィン変換 0 次の項は平行移動 1 次の項は座標 (x, y ) をベクトルと考えて とすれば このようなもの 2 次元ベクトルの線形写像

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パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

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目次 参考文献安達著 : 通信システム工学, 朝倉書店,7 年. ディジタル変調. ディジタル伝送系モデル 3. 符号判定誤り確率 4. 元対称通信路 安達 : コミュニケーション符号理論 安達 : コミュニケーション符号理論 変調とは?. ディジタル変調 基底帯域 ( ベースバンド ) 伝送の信号波形は零周波数付近のスペクトルを持っている. しかし, 現実の大部分の通信路は零周波数付近を殆ど伝送することができない帯域通信路とみなされる.

VocaListener2（ぼかりす2）: ユーザ歌唱の音高と音量だけでなく声色変化も真似る歌声合成システム

twitter アカウント : @VocaListener twitter ハッシュタグ : #vocalis VocaListener2( ぼかりす 2) ユーザ歌唱の音高と音量だけでなく声色変化も真似る歌声合成システムの提案 中野倫靖, 後藤真孝 ( 産業技術総合研究所 ) 21 年 7 月 28 日第 86 回音楽情報科学研究会 (SIGMUS) VocaListener1( ぼかりす 1)

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

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ロボットの計画と制御 マルコフ決定過程 確率ロボティクス 14 章 http://www.probabilistic-robotics.org/ 1 14.1 動機付けロボットの行動選択のための確率的なアルゴリズム 目的 予想される不確かさを最小化したい. ロボットの動作につての不確かさ (MDP で考える ) 決定論的な要素 ロボット工学の理論の多くは, 動作の影響は決定論的であるという仮定のもとに成り立っている.

システム工学実験 パラメータ推定手順

システム工学実験パラメータ推定手順 大木健太郎 2014/11/14 2014 年度システム工学実験 : フレキシブルリンク 1 アウトライン 1. 線形システムと周波数情報 2. パラメータ推定 3. 実際の手順 2014/11/14 2014 年度システム工学実験 : フレキシブルリンク 2 線形時不変システムと伝達関数 入力と出力の関係が線形な定係数微分方程式で与えられるとき, この方程式を線形時不変システムという

数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数

. 三角関数 基本関係 t cot c sc c cot sc t 還元公式 t t t t t t cot t cot t 数学 数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数 数学. 三角関数 5 積和公式 6 和積公式 数学. 三角関数 7 合成 t V v t V v t V V V V VV V V V t V v v 8 べき乗 5 6 6

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量子計算基礎 東京工業大学 河内亮周 概要 計算って何? 数理科学的に 計算 を扱うには 量子力学を計算に使おう! 量子情報とは? 量子情報に対する演算 = 量子計算 一般的な量子回路の構成方法 計算って何? 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 入力 計算機構 ( デジタルコンピュータ,etc ) 出力 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 この関数はどれくらい計算が大変か??

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目次 信号処理工学 Ⅰ 第 回 : ディジタルフィルタ 電気通信大学電子工学専攻電子知能システム学講座 問題は何か? フィルタとは? 離散時間システムとディジタルフィルタ ディジタルフィルタの種類 FIRフィルタの設計 長井隆行 問題は何か? 初心に戻る o.4 のスライド 重要なことは? 所望の信号を得るためにどのようなシステムにすれば良いか? 安定性を保つ必要もある ノイズ除去の例 周波数領域で見る

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復習 ) 時系列のモデリング ~a. 離散時間モデル ~ y k + a 1 z 1 y k + + a na z n ay k = b 0 u k + b 1 z 1 u k + + b nb z n bu k y k = G z 1 u k = B(z 1 ) A(z 1 u k ) ARMA モデル A z 1 B z 1 = 1 + a 1 z 1 + + a na z n a = b 0

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時系列解析 () 季節調整モデルと成分分解 信号抽出 東京 学数理 情報教育研究センター 北川源四郎 東京 学北川源四郎数理 法 VII ( 時系列解析 ) 季節調整とは.5 WHARD 月次データ.3..9.7 5 49 73 97 45 何らかの原因で特定の周期で繰り返す成分を除去して本質的な現象を抽出する方法 東京 学北川源四郎数理 法 VII ( 時系列解析 ) 季節調整モデル 観測モデル

画像処理工学

画像処理工学 画像の空間周波数解析とテクスチャ特徴 フーリエ変換の基本概念 信号波形のフーリエ変換 信号波形を周波数の異なる三角関数 ( 正弦波など ) に分解する 逆に, 周波数の異なる三角関数を重ねあわせることにより, 任意の信号波形を合成できる 正弦波の重ね合わせによる矩形波の表現 フーリエ変換の基本概念 フーリエ変換 次元信号 f (t) のフーリエ変換 変換 ( ω) ( ) ωt F f

1. 線形シフト不変システムと z 変換 ここで言う システム とは? 入力数列 T[ ] 出力数列 一意変換 ( 演算子 ) 概念的には,, x 2, x 1, x 0, x 1, x 2, を入力すると, y 2, y 1, y 0, y 1, y 2, が出力される. 線形システム : 線形シ

1. 線形シフト不変システムと z 変換 ここで言う システム とは? 入力数列 T[ ] 出力数列 一意変換 ( 演算子 ) 概念的には,, x 2, x 1, x, x1, x2, を入力すると, y 2, y 1, y, y1, y2, が出力される. 線形システム : 線形システムの例 x nxn 1 yn= 2 線形でないシステムの例 xn yn={ 2 xn xn othewise なぜ線形システム?

参考書 (1) 中村, 山本, 吉田 : ウェーブレットによる信号処理と画像処理, 共立出版 応用の紹介とプログラムリストが中心, 理論的背景はほとんどなし 意味不明の比喩を多用 各時代 各国別に美女を探すのが窓フーリエ変換である 応用テーマ : 不連続信号検出, 相関の検出, ノイズ除去, 画像デ

Wavelet 変換 伊藤 彰則 aito@fw.ipsj.or.jp 1 参考書 (1) 中村, 山本, 吉田 : ウェーブレットによる信号処理と画像処理, 共立出版 応用の紹介とプログラムリストが中心, 理論的背景はほとんどなし 意味不明の比喩を多用 各時代 各国別に美女を探すのが窓フーリエ変換である 応用テーマ : 不連続信号検出, 相関の検出, ノイズ除去, 画像データ圧縮, 劣化画像復元

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空間周波数 周波数領域での処理 空間周波数 (spatial frquncy) とは 単位長さ当たりの正弦波状の濃淡変化の繰り返し回数を表したもの 正弦波 : y sin( t) 周期 : 周波数 : T f / T 角周波数 : f 画像処理 空間周波数 周波数領域での処理 波形が違うと 周波数も違う 画像処理 空間周波数 周波数領域での処理 画像処理 3 周波数領域での処理 周波数は一つしかない?-

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データ解析 第 7 回 : 時系列分析 渡辺澄夫 過去から未来を予測する 観測データ 回帰 判別分析 解析方法 主成分 因子 クラスタ分析 時系列予測 時系列を予測する 無限個の確率変数 ( 確率変数が作る無限数列 ){X(t) ; t は整数 } を生成する情報源を考える {X(t)} を確率過程という 確率過程に ついて過去の値から未来を予測するにはどうしたらよいだろうか X(t-K),X(t-K+1),,X(t-1)

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

VocaListener: ユーザ歌唱を真似る歌声合成パラメータを自動推定するシステムの提案

VocaListener ユーザ歌唱を真似る歌声合成パラメータを自動推定するシステムの提案 中野倫靖, 後藤真孝 ( 産業技術総合研究所 ) 2008 年 5 月 28 日第 75 回音楽情報科学研究会 (SIGMUS) 第 128 回ヒューマンコンピュータインタラクション研究会 (SIGHCI) 現状の歌声合成の使い方 歌声合成システムを選択 [ ] Vocaloid [ ] Vocaloid2

インターリーブＡＤＣでのタイミングスキュー影響のデジタル補正技術

1 インターリーブADCでのタイミングスキュー影響のデジタル補正技術 浅見幸司 黒沢烈士 立岩武徳 宮島広行 小林春夫 ( 株 ) アドバンテスト 群馬大学 2 目次 1. 研究背景 目的 2. インターリーブADCの原理 3. チャネル間ミスマッチの影響 3.1. オフセットミスマッチの影響 3.2. ゲインミスマッチの影響 3.3. タイミングスキューの影響 4. 提案手法 4.1. インターリーブタイミングミスマッチ補正フィルタ

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電子情報通信学会の小 中学生の科学教室 親子で学ぼう! 携帯電話の全て 仕組みから安全対策までー 2010 年 3 月 20 日 ( 土 )13 時 30 分 ~16 時, 東北大学電気通信研究所 1 号館 4 階講堂 (N408) 携帯電話のしくみ 東北大学大学院工学研究科 安達文幸 http://www.mobile.ecei.tohoku.ac.jp 1. 音波を使った会話 2. 電波を使った通信

法政大学 情報科学部 ディジタルメディア学科 ４年 08k1014 小泉 悠馬

擦弦時の奏法行動を考慮した意図表現の合成手法 : VIOCODER 2012/06/02 第 95 回情報処理学会音楽情報科学研究会 法政大学大学院情報科学研究科 小泉悠馬, 伊藤克亘 はじめに擦弦楽器の合成音への表現力付与手法 研究の概要 擦弦楽器の合成音に演奏表現による音色の変化をもたせる 擦弦楽器の音の生成の流れから 音色変化の特徴を推定する 推定した特徴をもとに 楽音を合成する 予備知識 擦弦楽器の音の生成過程

Microsoft PowerPoint - CSA_B3_EX2.pptx

Computer Science A Hardware Design Excise 2 Handout V2.01 May 27 th.,2019 CSAHW Computer Science A, Meiji University CSA_B3_EX2.pptx 32 Slides Renji Mikami 1 CSAHW2 ハード演習内容 2.1 二次元空間でのベクトルの直交 2.2 Reserved

様々なミクロ計量モデル†

担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル

画像解析論（２）　講義内容

画像解析論 画像解析論 東京工業大学長橋宏 主な講義内容 信号処理と画像処理 二次元システムとその表現 二次元システムの特性解析 各種の画像フィルタ 信号処理と画像処理 画像解析論 処理の応答 記憶域 入出力の流れ 信号処理系 実時間性が求められる メモリ容量に対する制限が厳しい オンラインでの対応が厳しく求められる 画像処理系 ある程度の処理時間が許容される 大容量のメモリ使用が容認され易い オフラインでの対応が容認され易い

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-2回.ppt

制御工学 I 第二回ラプラス変換 平成 年 4 月 9 日 /4/9 授業の予定 制御工学概論 ( 回 ) 制御技術は現在様々な工学分野において重要な基本技術となっている 工学における制御工学の位置づけと歴史について説明する さらに 制御システムの基本構成と種類を紹介する ラプラス変換 ( 回 ) 制御工学 特に古典制御ではラプラス変換が重要な役割を果たしている ラプラス変換と逆ラプラス変換の定義を紹介し

Introduction to System Identification

y(t) モデルベースデザイン 制御系設計のためのシステム同定入門 s 2 Teja Muppirala t s 2 3s 4 2012 The MathWorks, Inc. 1 モデルベースデザイン 正確なモデルがあることが大前提 実行可能な仕様書 シミュレーションによる設計 モデル 連続したテスト 検証 コード生成による実装 2 動的システムのモデリング モデリング手法 第一原理モデリング データドリブンモデリング

目次 ガウス過程 (Gaussian Process; GP) 序論 GPによる回帰 GPによる識別 GP 状態空間モデル 概括 GP 状態空間モデルによる音楽ムードの推定

公開講座 : ガウス過程の基礎と応用 05/3/3 ガウス過程の基礎 統計数理研究所 松井知子 目次 ガウス過程 (Gaussian Process; GP) 序論 GPによる回帰 GPによる識別 GP 状態空間モデル 概括 GP 状態空間モデルによる音楽ムードの推定 GP 序論 ノンパラメトリック予測 カーネル法の利用 参照文献 : C. E. Rasmussen and C. K. I. Williams

景気指標の新しい動向

内閣府経済社会総合研究所 経済分析 22 年第 166 号 4 時系列因子分析モデル 4.1 時系列因子分析モデル (Stock-Watson モデル の理論的解説 4.1.1 景気循環の状態空間表現 Stock and Watson (1989,1991 は観測される景気指標を状態空間表現と呼ば れるモデルで表し, 景気の状態を示す指標を開発した. 状態空間表現とは, わ れわれの目に見える実際に観測される変数は,

Microsoft PowerPoint - LectureB1handout.ppt [互換モード]

本講義のスコープ 都市防災工学 後半第 回 : イントロダクション 千葉大学大学院工学研究科建築 都市科学専攻都市環境システムコース岡野創 耐震工学の専門家として知っていた方が良いが 敷居が高く 入り口で挫折しがちな分野をいくつか取り上げて説明 ランダム振動論 地震波形に対する構造物応答の理論的把握 減衰と地震応答 エネルギーバランス 地震動の各種スペクトルの相互関係 震源モデル 近年では震源モデルによる地震動予測が良く行われている

Microsoft PowerPoint - 時系列解析（１１）_講義用.pptx

時系列解析 () ボラティリティ 時変係数 AR モデル 東京 学数理 情報教育研究センター 北川源四郎 概要. 分散 定常モデル : 線形化 正規近似. 共分散 定常モデル : 時変係数モデル 3. 線形 ガウス型状態空間モデル 分散 共分散 定常 3 地震波 経 5 定常時系列のモデル 4. 平均 定常 トレンド, 季節調整. 分散 定常 線形 ガウスモデル ( カルマンフィルタ ) で推定するためには

Signal Processing Toolbox

Signal Processing Toolbox 信号処理 解析およびアルゴリズム開発の実行 Signal Processing Toolbox は アナログおよびデジタル信号処理 (DSP) の業界標準アルゴリズムを提供 します この Toolbox を使用すると 時間領域および周波数領域での信号の可視化 スペクトル解析 における FFT の計算 FIR および IIR フィルターの設計 コンボリューション

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,

Implementation of Computationally Efficient Real-Time Voice Conversion

音情報処理 第 4 回 音声符号化 中村哲 1 秒間につき 128 kbi 使用 音声符号化 1 秒間につき 8 kbi だけ使用 伝送するビット数を 6% 程度に減らすことができる! 本日の講義を受けることで なぜこのようなことが可能なのかを理解することができます 講義内容 波形符号化 標本化 量子化 音声符号化方式 波形符号化方式 分析合成方式 ハイブリッド方式 聴覚符号化方式 符号化 ある情報を他のもの

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担当教員名 単位数西田健 2 単位 教室 時間 4-1A 教室火曜 4 限 目的不確定性を有する対象の制御に有効な確率システム制御理論について解説する また 確率的要因を考慮した状態推定のために 宇宙ロケットや自律ロボットなどの幅広い分野で利用されているカルマンフィルタやパーティクルフィルタについて解説し それらを用いる制御系の構成手法を教授する 授業計画 (1) ガイダンスと導入 (2) 線形動的システムの時系列モデリング

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デジタルメディア処理 1 017( 後期 ) 09/6 イントロダクション1 : デジタル画像とは, 量 化と標本化,Dynamic Range 10/03 イントロダクション : デジタルカメラ, 間の視覚, 表 系 10/10 フィルタ処理 1 : トーンカーブ, 線形フィルタ デジタルメディア処理 1 担当 : 井尻敬 10/17 フィルタ処理 : 線形フィルタ, ハーフトーニング 10/4

航空機の運動方程式

過渡応答 定常応答 線形時不変のシステムの入出力関係は伝達関数で表された. システムに対する基本的な 入力に対する過渡応答と定常応答の特性を理解する必要がある.. 伝達関数の応答. 一般的なシステムの応答システムの入力の変化に対する出力の変化の様相を応答 ( 時間応答, 動的応答 ) という. 過渡応答 システムで, 入力がある定常状態から別の定常状態に変化したとき, 出力が変化後の定常状態に達するまでの応答.

ディジタル信号処理

ディジタルフィルタの設計法. 逆フィルター. 直線位相 FIR フィルタの設計. 窓関数法による FIR フィルタの設計.5 時間領域での FIR フィルタの設計 3. アナログフィルタを基にしたディジタル IIR フィルタの設計法 I 4. アナログフィルタを基にしたディジタル IIR フィルタの設計法 II 5. 双 次フィルタ LI 離散時間システムの基礎式の証明 [ ] 4. ] [ ]*

トピックモデルを用いた歌声特徴量の分析

1 トピックモデルを用いた 歌声特徴量の分析 中野倫靖, 吉井和佳, 後藤真孝 ( 産業技術総合研究所 ) 2013 年 9 月 1 日情報処理学会音楽情報科学研究会第 100 回記念シンポジウム 研究の背景 処理歌の特性を定量的に説明 ( モデル化 ) したい 歌手毎の歌い方の違いや類似性とは何か 例 ) 違う楽曲でも同じ歌手なら歌い方が似ている同じ楽曲でも違う歌手だと歌い方が違う 歌声 歌い方モデル

多次元レーザー分光で探る凝縮分子系の超高速動力学

波動方程式と量子力学 谷村吉隆 京都大学理学研究科化学専攻 http:theochem.kuchem.kyoto-u.ac.jp TA: 岩元佑樹 iwamoto.y@kuchem.kyoto-u.ac.jp ベクトルと行列の作法 A 列ベクトル c = c c 行ベクトル A = [ c c c ] 転置ベクトル T A = [ c c c ] AA 内積 c AA = [ c c c ] c =

スライド 1

1 非対称通信路の通信路容量を達成する 符号化法に関する最近の進展 東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻講師本多淳也 情報理論研究会 2018/5/18 概要 2 非対称通信路の符号化 polar 符号を用いる方式 無歪み圧縮を用いた符号化法の一般的な枠組み Miyake-Muramatsuの方式 連鎖構造に基づく方式 無歪み圧縮の逆操作について 通信路符号化 3 ノイズを含む通信路を用いて情報を伝送したい

untitled

非負値行列因子分解 NMF の基礎とデータ / 信号解析への応用 Nonnegative Matrix Factorization and Its Applications to Data/Signal Analysis 澤田 宏 非負値行列因子分解 (NMF : Nonnegative Matrix Factorization) は, 非負値のみからなる行列を分解するという数学的に非常にシンプルな定式化でありながら,

ｽﾗｲﾄﾞ ﾀｲﾄﾙなし

次元フーリエ変換 講義内容 空間周波数の概念 次元フーリエ変換代表的な 次元フーリエ変換対 次元離散フーリエ変換 フーリエ変換と逆変換 F.T. j F } ep{ 連続系離散系 } / ep{ N N N j N F F I. F.T. F ただし ここでは絶対値をとって画像化 } / ep{ N N N j F N 順変換逆変換 3 次元フーリエ変換の具体的なイメージ } / ep{ N N N

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 調音運動 HMM 音声合成における調音特徴 - 声道パラメータ変換と音源の改良 小野田高幸 桂田浩一 新田恒雄 音声認識と合成を同じ調音運動モデルを用いて実現するシステムの開発を行っている. 調音特徴を用いて HMM を設計す

調音運動 HMM 音声合成における調音特徴 - 声道パラメータ変換と音源の改良 小野田高幸 桂田浩一 新田恒雄 音声認識と合成を同じ調音運動モデルを用いて実現するシステムの開発を行っている. 調音特徴を用いて HMM を設計することにより, 音声認識と合成に共通な調音運動のワンモデルを実現している. 合成では,HMM が生成する調音特徴系列を声道パラメータに変換し, 駆動音源と組み合わせることで音声信号を得る.

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非線形カルマンフィルタ ~a. 問題設定 ~ 離散時間非線形状態空間表現 x k + 1 = f x k y k = h x k + bv k + w k f : ベクトル値をとるx k の非線形関数 h : スカラ値をとるx k の非線形関数 v k システム雑音 ( 平均値 0, 分散 σ v 2 k ) x k + 1 = f x k,v k w k 観測雑音 ( 平均値 0, 分散 σ w

Microsoft PowerPoint - DigitalMedia2_3b.pptx

Contents デジタルメディア処理 2 の概要 フーリエ級数展開と 離散とその性質 周波数フィルタリング 担当 : 井尻敬 とは ( ) FourierSound.py とは ( ) FourierSound.py 横軸が時間の関数を 横軸が周波数の関数に変換する 法 声周波数 周波数 ( 係数番号 ) 後の関数は元信号に含まれる正弦波の量を す 中央に近いほど低周波, 外ほどが 周波 中央 (

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スケジュール 09/5 イントロダクション1 : デジタル画像とは, 量 化と標本化,Dynamic Range 10/0 イントロダクション : デジタルカメラ, 間の視覚, 表 系 10/09 画像処理演習 0 : python (PC 教室 : 課題締め切り 11/13 3:59) 10/16 フィルタ処理 1 : トーンカーブ, 線形フィルタ デジタルメディア処理 1 担当 : 井尻敬 10/3

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物理計測法特論 No.1 第 1 章 : 信号と雑音 本講義の主題 雑音の性質を理解することで 信号と雑音の大きさが非常に近い状態での信号の測定技術 : 微小信号計測 について学ぶ 講義の Web http://www.g-munu.t.u-tokyo.ac.jp/mio/note/sig_mes/tokuron.html 物理学の基本は実験事実の積み重ねである そして それは何かを測定することから始まる

スポーツ中継向け ターゲットマイク技術 を開発 ~ 歓声に埋もれたスポーツの競技音をクリアに抽出 NHK との実証実験を実施 ~ NTT メディアインテリジェンス研究所 音声言語メディアプロジェクト Copyright 2015 NTT corp. All Rights Reserved. 1

スポーツ中継向け ターゲットマイク技術 を開発 ~ 歓声に埋もれたスポーツの競技音をクリアに抽出 NHK との実証実験を実施 ~ NTT メディアインテリジェンス研究所 音声言語メディアプロジェクト Copyright 2015 NTT corp. All Rights Reserved. 1 背景 欲しい音をクリアに集音したいという需要が高まっている 放送 遠隔会議 車 工場 遠くにいる選手の競技音

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時系列解析入門 モデリング. 確率分布と統計的モデル が確率変数 (radom varable のとき すべての実数 R に対して となる確 率 Prob( が定められる これを の関数とみなして G( Prob ( とあらわすとき G( を確率変数 の分布関数 (probablt dstrbuto ucto と呼 ぶ 時系列解析で用いられる確率変数は通常連続型と呼ばれるもので その分布関数は (

音声分野におけるMATLABの利用と先端研究

音声分野における MATLAB の利用と 先端研究紹介 埼玉大学大学院 理工学研究科教授 島村徹也 Outline 自己紹介 MATLAB と音声処理 音声強調 骨伝導 最後に 1986 年慶應義塾大学理工学部電気工学科卒 高橋 浜田研究室 ( 回路と信号処理 ) 1988 年同大学院修士課程修了 1991 年同博士課程修了工学博士 同年埼玉大学工学部助手 現在同大学院理工学研究科教授 MATLAB

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

4 段階推定法とは 予測に使うモデルの紹介 4 段階推定法の課題 2

4 段階推定法 羽藤研 4 芝原貴史 1 4 段階推定法とは 予測に使うモデルの紹介 4 段階推定法の課題 2 4 段階推定法とは 交通需要予測の実用的な予測手法 1950 年代のアメリカで開発 シカゴで高速道路の需要予測に利用 日本では 1967 年の広島都市圏での適用が初 その後 1968 年の東京都市圏など 人口 30 万人以上の 56 都市圏に適用 3 ゾーニング ゾーニングとネットワークゾーン間のトリップはゾーン内の中心点

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 スペクトルデータの特徴 1 波 ( 波数 ) が近いと 吸光度 ( 強度 ) の値も似ている ノイズが含まれる 吸光度 ( 強度 ) の極大値 ( ピーク ) 以外のデータも重要 時系列データの特徴 2 時刻が近いと プロセス変数の値も似ている ノイズが含まれる プロセス変数の極大値

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音情報処理 第 3 回音声符号化 戸田智基 名古屋大学情報基盤センター / 大学院情報科学研究科 講義内容 波形符号化 標本化 量子化 音声符号化方式 波形符号化方式 分析合成方式 ハイブリッド方式 聴覚符号化方式 符号化 ある情報を他のもの ( 符号 ) で置き換える作業 例 1: 新聞広告 賃貸マンションをお貸しします. 間取りは 2LDK で, 具体的には 8 畳,6 畳,4.5 畳のダイニングキッチン,

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音声中の個人性情報制御法に関する研究 課題番号 :768388 平成 7 年度 ~ 平成 9 年度科学研究費補助金 ( 基盤研究 (C)(2)) 研究成果報告書 平成 1 年 3 月 研究代表者赤木正人 ( 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科 ) 1. はしがき 目 次 2. 概要 3. 研究成果 Speaker individualities in speech spectral envelopes

日心TWS

2017.09.22 (15:40~17:10) 日本心理学会第 81 回大会 TWS ベイジアンデータ解析入門 回帰分析を例に ベイジアンデータ解析 を体験してみる 広島大学大学院教育学研究科平川真 ベイジアン分析のステップ (p.24) 1) データの特定 2) モデルの定義 ( 解釈可能な ) モデルの作成 3) パラメタの事前分布の設定 4) ベイズ推論を用いて パラメタの値に確信度を再配分ベイズ推定

第 11 回 R, C, L で構成される回路その 3 + SPICE 演習 目標 : SPICE シミュレーションを使ってみる LR 回路の特性 C と L の両方を含む回路 共振回路 今回は講義中に SPICE シミュレーションの演習を併せて行う これまでの RC,CR 回路に加え,L と R

第 回,, で構成される回路その + SPIE 演習 目標 : SPIE シミュレーションを使ってみる 回路の特性 と の両方を含む回路 共振回路 今回は講義中に SPIE シミュレーションの演習を併せて行う これまでの, 回路に加え, と を組み合わせた回路, と の両方を含む回路について, 周波数応答の式を導出し, シミュレーションにより動作を確認する 直列回路 演習問題 [] インダクタと抵抗による

生命情報学

生命情報学 5 隠れマルコフモデル 阿久津達也 京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 内容 配列モチーフ 最尤推定 ベイズ推定 M 推定 隠れマルコフモデル HMM Verアルゴリズム EMアルゴリズム Baum-Welchアルゴリズム 前向きアルゴリズム 後向きアルゴリズム プロファイル HMM 配列モチーフ モチーフ発見 配列モチーフ : 同じ機能を持つ遺伝子配列などに見られる共通の文字列パターン

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回転型クレーン / 倒立振子の制御 回転型クレーンの制御 状態方程式 コントローラ設計 ( 極配置法 ) コントローラ設計 ( 最適レギュレータ ) 回転型倒立振子の制御 状態方程式 コントローラ設計 コントローラの形式 : 状態フィードバック P-D コントローラ アームの P-D 振子の P-D 目標値 状態フィードバック制御 回転型クレーン コントローラ で 状態フィードバック制御 回転型クレーン

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3.

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.

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m u. 固有値とその応用 8/7/( 水 ). 固有値とその応用 固有値と固有ベクトル 行列による写像から固有ベクトルへ m m 行列 によって線形写像 f : R R が表せることを見てきた ここでは 次元平面の行列による写像を調べる とし 写像 f : を考える R R まず 単位ベクトルの像 u y y f : R R u u, u この事から 線形写像の性質を用いると 次の格子上の点全ての写像先が求まる

したがって このモデルではの長さをもつ潜在履歴 latent history が存在し 同様に と指標化して扱うことができる 以下では 潜在的に起こりうる履歴を潜在履歴 latent history 実際にデ ータとして記録された履歴を記録履歴 recorded history ということにする M

Bayesian Inference with ecological applications Chapter 10 Bayesian Inference with ecological applications 輪読会 潜在的な事象を扱うための多項分布モデル Latent Multinomial Models 本章では 記録した頻度データが多項分布に従う潜在的な変数を集約したものと考えられるときの

Rの基本操作

Microsoft Azure 高校生のための Azure Machine Learning By M. Takezawa 機械学習 (Machine Learning) とは 機械学習とは 機械にデータを学習させ データに潜むパターンや特性を発見し予測させることです Microsoft Azure Machine Learning とは Microsoft 社が提供する Azure の機能の一つであり

ファイナンスのための数学基礎 第1回　オリエンテーション、ベクトル

時系列分析 変量時系列モデルとその性質 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ 時系列モデル 時系列モデルとは時系列データを生み出すメカニズムとなるものである これは実際には未知である 私たちにできるのは観測された時系列データからその背後にある時系列モデルを推測 推定するだけである 以下ではいくつかの代表的な時系列モデルを考察する 自己回帰モデル (Auoregressive Model もっとも頻繁に使われる時系列モデルは自己回帰モデル

回帰分析の用途・実験計画法の意義・グラフィカルモデリングの活用 | 永田 靖教授（早稲田大学）

回帰分析の用途 実験計画法の意義 グラフィカルモデリングの活用 早稲田大学創造理工学部 経営システム工学科 永田靖, The Institute of JUSE. All Rights Reserved. 内容. 回帰分析の結果の解釈の仕方. 回帰分析による要因効果の把握の困難さ. 実験計画法の意義 4. グラフィカルモデリング 参考文献 : 統計的品質管理 ( 永田靖, 朝倉書店,9) 入門実験計画法

スライド 1

5.5.2 画像の間引き 5.1 線形変換 5.2 アフィン変換 5.3 同次座標 5.4 平面射影変換 5.5 再標本化 1. 画素数の減少による表現能力の低下 画像の縮小 変形を行う際 結果画像の 画素数 < 入力画像の 画素数 ( 画素の密度 ) ( 画素の密度 ) になることがある この場合 結果画像の表現力 < 入力画像の表現力 ( 情報量 ) ( 情報量 ) 結果的に 情報の損失が生じる!

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課題 サンプリング周波数 課題 サンプリング周波数 の解答 () 以下に示す信号のサンプリング周波数値を調べよ. また, その値としている合理的な設定理由を述べよ. オーディオCD:? khz 音声通話 ( 固定電話, 携帯電話 )? khz 様々な音声信号処理でのサンプリング周波数 音声通話 ( 固定電話, 携帯電話 ): 8kHz Skype: 6KHz ( 状況により可変 ) オーディオ CD:

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演算子の行列表現 > L いま 次元ベクトル空間の基底をケットと書くことにする この基底は完全系を成すとすると 空間内の任意のケットベクトルは > > > これより 一度基底を与えてしまえば 任意のベクトルはその基底についての成分で完全に記述することができる これらの成分を列行列の形に書くと M これをベクトル の基底 { >} による行列表現という ところで 行列 A の共役 dont 行列は A

スペクトルに対応する英語はスペクトラム（spectrum）です

7. ハミング窓とフラットトップ窓の等価ノイズ帯域幅 (ENBW) (1) Hamming 窓 Hamming 窓は次式で表されます MaTX にも関数が用意されています win = 0.54-0.46*cos(2*PI*[k/(N-1)); ただし k=0,1,---,n-1 N=256; K=[0:N-1]; w=0.54-0.46*cos(2*pi*k/(n-1)); mgplot_reset(1);

一方, 物体色 ( 色や光を反射して色刺激を起こすもの, つまり印刷物 ) の表現には, 減法混色 (CMY) が用いられる CMY の C はシアン (Cyn),M はマゼンタ (Mgent),Y はイエロー (Yellow) であり, これらは色の 3 原色と呼ばれるものである なお, 同じシア

第 4 章デジタル画像の処理 デジタル画像処理の基礎について理解し,Jv によるフィルタリング処理や座標変換のプログラムを作成する 4.1 RGB 表色系と CMY 表色系 TV やコンピュータのディスプレイ, デジタルカメラでの色の表現には, 加法混色 (RGB) が用いられる RGB の R は赤 (Red),G は緑 (Green),B は青 (Blue) であり, これらは光の 3 原色と呼ばれるものである

歌声情報処理: 歌声を対象とした音楽情報処理

歌声情報処理 歌声情報処理 : 歌声を対象とした音楽情報処理 産業技術総合研究所後藤真孝齋藤毅中野倫靖藤原弘将 歌声情報処理 歌声を対象とした音楽情報処理 音楽は産業 文化の面で主要なコンテンツ 歌声は音楽の最も重要な要素の一つ 歌声を中心に音楽を聴く人達も多い 歌声情報処理の研究成果は社会的にも大きなインパクト 様々な歌声関連技術が社会的に関心を集める 2010/07/28 情報処理学会音楽情報科学研究会

スパース表現による音響信号処理

チュートリアル : 非負値行列因子分解 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科 kameoka@hil.t.u-tokyo.ac.jp NTT コミュニケーション科学基礎研究所 kameoka.hirokazu@lab.ntt.co.jp 音楽情報科学研究会 2011 年 7 月 27 日 行列の積 としてのスペクトログラム Frequency time 行列の積 としてのスペクトログラム 基底スペクトル

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-MUS-99 No /5/11 スペクトル包絡と基本周波数の同時推定のための無限カーネル線形予測分析法 吉井和佳 1,a) 後藤真孝 1,b) 概要 : 本稿では, 音声信号のスペクトル包絡と基本

スペクトル包絡と基本周波数の同時推定のための無限カーネル線形予測分析法 吉井和佳,a) 後藤真孝,b) 概要 : 本稿では, 音声信号のスペクトル包絡と基本周波数とを同時に推定するための新しい線形予測分析法について述べる. 従来, ソース フィルタ理論に基づく線形予測分析法では, 所与の観測信号はガウス性白色雑音を入力信号とする自己回帰系からの出力信号であると仮定して, 全極型フィルタの係数を推定することが行われていた.

お口は楽器 色んな音を奏でます 息 ブー 色んな形の管 色んな音色 声道 曲げ延ばし はOK i u eo a 出典 I. R. Titze 音声生成の科学 でも我々の楽器はグニャグニャ形が変わる 管の形の違い 出てくる音の音色の違い 出典 萩野 後野 発声のメカニズム 音楽之友社 声帯音源 声道 ブザー 管 提供 ATR人間情報科学研究所 Front Central Back Front Central

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部分空間法研究会 2010 チュートリアル 独立成分分析入門 ~ 音の分離を題材として~ [2010 年 7 月 26 日 ] NTT コミュニケーション科学基礎研究所 澤田宏 1 スケジュール 1. 独立成分分析について 定式化, 歴史, 応用 2. 音源分離のデモ 3. 信号の統計的性質 信号を混ぜる - 中心極限定理 4. 独立成分分析のアルゴリズム 白色化 + FastICA 最尤推定法 by

<4D F736F F D E4F8E9F82C982A882AF82E98D7397F1>

3 三次における行列 要旨高校では ほとんど 2 2 の正方行列しか扱ってなく 三次の正方行列について考えてみたかったため 数 C で学んだ定理を三次の正方行列に応用して 自分たちで仮説を立てて求めていったら 空間における回転移動を表す行列 三次のケーリー ハミルトンの定理 三次における逆行列を求めたり 仮説をたてることができた. 目的 数 C で学んだ定理を三次の正方行列に応用する 2. 概要目的の到達点として

Microsoft PowerPoint - 第０６章振幅変調.pptx

通信システムのモデル コミュニケーション工学 A 第 6 章アナログ変調方式 : 振幅変調 変調の種類振幅変調 () 検波出力の信号対雑音電力比 (S/N) 送信機 送信メッセージ ( 例えば音声 ) をアナログまたはディジタル電気信号に変換. 変調 : 通信路で伝送するのに適した周波数帯の信号波形へ変換. 受信機フィルタで邪魔な雑音を除去し, 処理しやすい電圧まで増幅. 復調 : もとの周波数帯の電気信号波形に変換し,

Information Theory

前回の復習 情報をコンパクトに表現するための符号化方式を考える 情報源符号化における基礎的な性質 一意復号可能性 瞬時復号可能性 クラフトの不等式 2 l 1 + + 2 l M 1 ハフマン符号の構成法 (2 元符号の場合 ) D. Huffman 1 前回の練習問題 : ハフマン符号 符号木を再帰的に構成し, 符号を作る A B C D E F 確率 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1

Microsoft PowerPoint - HARKTutorial2_2010_2-WOL.pptx

Practice 2 HARK による同時発話の分離と認識 HARK グループ大塚琢馬 Practice 2: 概要 HARK で複数話者同時認識を行う 目的 定位 分離 認識機能の実行方法を学ぶ Practice 2 でやること HARK の音源分離の概要を確認 TSP 信号から分離用伝達関数を作成 harktool3 を使用 定位 分離 認識用ネットワークファイルの確認 ネットワークファイルの実行

自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2

リカレントニューラルネットワークの概要と動作原理 竹田卓也 後援 : ドワンゴ 1 自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2 アウトライン Feed forward neural network Recurrent neural

(Microsoft Word - PLL\203f\203\202\216\221\227\277-2-\203T\203\223\203v\203\213.doc)

ディジタル PLL 理論と実践 有限会社 SP システム 目次 - 目次 1. はじめに...3 2. アナログ PLL...4 2.1 PLL の系...4 2.1.1 位相比較器...4 2.1.2 ループフィルタ...4 2.1.3 電圧制御発振器 (VCO)...4 2.1.4 分周器...5 2.2 ループフィルタ抜きの PLL 伝達関数...5 2.3 ループフィルタ...6 2.3.1

技術名称 位相限定相関法 技術内容 位相限定相関法 (Phase Only Correlation:POC) は フーリエ変換を用いて照合画像と登録画像の相関 ( 類似性 ) を計算する過程において 振幅成分を取り除き 位相成分にのみを用いるように修正した パターンマッチングの一

技術名称 1-3-3-1-1 パターンマッチング方式 技術内容 パターンマッチング方式は 2 値化や細線化された登録指紋の画像と照合指紋の画像を 位置ずれや回転を補正しながら黒画素数の一致性を調べ 閾値を超えるか否かで本人か判定する方式である この方式は 特徴抽出処理を行わないため高速であるが 一般に画像の局所的な変形に弱い 図 1 にパターンマッチング ( イメージマッチング ) の原理を示す あらかじめ雑音除去した照合指紋の

<4D F736F F F696E74202D2091E6824F82538FCD8CEB82E88C9F8F6F814592F990B382CC8CB4979D82BB82CC82505F D E95848D8682CC90B69

第 章 誤り検出 訂正の原理 その ブロック符号とその復号 安達文幸 目次 誤り訂正符号化を用いる伝送系誤り検出符号誤り検出 訂正符号 7, ハミング符号, ハミング符号生成行列, パリティ検査行列の一般形符号の生成行列符号の生成行列とパリティ検査行列の関係符号の訂正能力符号多項式 安達 : コミュニケーション符号理論 安達 : コミュニケーション符号理論 誤り訂正符号化を用いる伝送系 伝送システム

3. 測定方法 測定系統図 測定風景写真

ワンセグ切り出し方式室内実験結果 北日本放送株式会社 目的 ワンセグ切り出し方式の 固定受信への影響軽減 を検証 1. 内容 SFN 干渉による固定受信への影響について以下を測定し比較する フルセグ( 希望波 ) にフルセグ ( 再送信波 ) が重なった時の (B 階層 ) のC/N フルセグ( 希望波 ) にワンセグ切り出し ( 再送信波 ) が重なった時の (B 階層 ) のC/N 2. 被測定装置