東京工科大学 メディア学部 ブログ

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