セミナー


AIを活用した生産設備の“異常音”検知と故障予知への応用
~画像では困難だが「音」なら容易に検知できる【故障検知・予知】事例を解説~

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開催主旨

 画像処理やコンピュータビジョンにおけるAI技術の成功から、次は音の利用だ、という流れができつつあります。特に、これまで産業界から重大な問題であると認識されていたにも関わらず、これまで人間の手に頼らざるを得なかった、機械の故障検知や故障予知の問題に、「音」が有効に利用できる可能性が出てきました。
 本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、「音」が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明します。
 ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説した後、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法について、可能なアプローチをご紹介します。また、実際の環境音、騒音などを鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法の紹介も行います。
 「画像では困難」だが、「音なら容易」である事例にも言及し、これからのAIを活用した【故障検知】【故障予知】に「音応用」をしたモデルのイメージを膨らませて頂くことを目指します。

概要

日時 2020年 1月 29日(水)10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)
会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料 44,000円(資料含む、消費税込)
*同時複数人数お申し込みの場合2人目から39,600円
※後日、別の方が追加で申込をされる際は、備考欄に先に申し込まれた方のお名前と複数割適用希望と記載ください。
(記載が無い場合は通常料金のご請求となります。予めご了承ください)
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
※講座によりましては、申込者が最少催行人数に達していない場合、開催決定まで受講票ならびに請求書の発送を見合わせて頂く場合がございます。
主催 日刊工業新聞社
お申込みについて ※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
プライバシーポリシー
お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

島村 徹也 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14ー1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

 1 はじめに
 1.1 正常音と異常音
 1.2 音による情景分析
 2 音信号の基礎
 2.1 離散時間信号
 2.2 ディジタルフィルタ
 2.3 フーリエ変換
 2.4 パワースペクトル
 2.5 音の特性
 3 音の特徴量
 3.1 パワー、周期
 3.2 スペクトル
 3.3 ケプストラム、メルケプストラム
 3.4 線形予測係数
 4 雑音除去技術
 4.1 スペクトル引き算
 4.2 ウィナーフィルタ
 4.3 各種フィルタリング
 4.4 複数マイクの利用
 5 故障検知の方法
 5.1 特徴量の利用
 5.2 距離尺度の利用
 5.3 ニューラルネットワークの利用
 5.4 最近の手法
 6 故障予知の方法
 6.1 時系列情報の利用
 6.2 故障検知方法の有効利用
 6.3 最近の試み

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