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大学院授業「メディア信号処理特論」紹介

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みなさん、こんにちは、

メディア学部の4年間が終わると、大学院メディアサイエンス専攻があります。その授業の1つ「メディア信号処理特論」を紹介します。本年度の授業ではいかのシラバスで行いました。大学院の授業はクォータ制で8回で終了です。

第1回 概要
第2回 信号の観測
第3回 聴覚情報処理
第4回 音響分析
第5回 特徴抽出
第6回 音声情報処理
第7回 音によるインタラクション
第8回 観測と分析演習

この大学院の授業では、学部では、「これはこういうものだ」、として学んできたことを一段掘り下げて、「これはこういうものだ」の根拠や理由、分析の背後にある条件や原理を学びます。例えば、概要では、フィルタには「因果性」と呼ばれる条件が必要であるという話をします。フィルタには信号が入る前に出力が出てはならないという「因果性」という条件が必要なのですが、学部ではこのような説明なしに、フィルタの演算を説明していたことを、大学院では、一歩踏み込んで考えます。
1回目の「信号の観測」では、観測の前提条件となる、信号の「定常性」や「エルゴード性」について言及します。また、1回目の「因果性」をさらに具体的に取り扱うための「ヒルベルト変換」に触れます。
5回目の「特徴抽出」では、最近のAIで用いられているディープラーニングの基礎となっているDNN(ディープニューラルネット)の基本原理を学びます。

みなさんもメディアサイエンス専攻に来て、事の本質を勉強しませんか?

相川 清明

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