【注意】本イベントは、Zoomを利用し、オンラインにて開催します (開催前日の17:00に登録を締め切った後、ZoomのURLをご案内します)

開催概要

Tokyo BISH Bashは、東京における、音声・音響・信号処理に関するエンジニア・研究者のためのミートアップです。San Franciscoで開催されている BISH Bash と連携しています。音声・音響・信号処理に関する各種トークを中心に、エンジニア・研究者・企業を結ぶネットワーキングイベントを年数回開催していくことを予定しています。

第7回となる今回のTokyo BISH Bashは、熊本大の上瀧先生、NTTの仁泉様、Hmcommの山口様、日立の遠藤様にご登壇いただきます。 音声・音響・信号処理にご興味のある方はどなたでも参加可能です。是非ご参加ください！

日時

2022/7/6 (水) Open 15:30 Start 15:55 End 18:00 (JST)

参加される方への事前のお願い

• 本イベントは、Zoomを利用し、オンラインにて開催します。
• インターネットが良好に繋がる環境にてご視聴ください。
• 視聴端末 (PC/iPad/iPhone/Android) にZoomをインストールの上、サインアップ/サインインして下さい。
• Zoomのダウンロードはこちらから: https://zoom.us/support/download
• 参加登録いただいた方には、当日の視聴URL (および参加後アンケートのURL) を開催前日にメッセージでお送りします。また、参加登録後、本ページでも表示されますのでご確認可能です。
• 15:30頃から入室が可能です。
• 質問がある方は、セッション中にチャット欄に記入をお願いします。
• 参加後は、アンケートへの回答にご協力をお願いします（無記名）

タイムテーブル

※進行によって各講演の開始時間が前後する可能性があります。予めご了承ください。

概要

半自動楽器ロボによる演奏支援システムの開発

上瀧 剛 先生 (熊本大)

ロボットによる自動運指で、吹奏や撥弦部は人間が行う半自動楽器演奏システムを作っています。初心者や高齢者・手が上手く動かせない人でも好きな楽曲を演奏が可能で、本来の楽器演奏音の振動を体感できます。全自動ではなく、あえて「半自動」にすることで、楽器と人間のインタラクションが生まれます。人が手持ちで使う、という半自動楽器ロボ特有の性質のため、小型化・省電力・安全化・ロボ部と身体との非干渉化などの技術開発が必要です。サックス、フルート、ギターなどの例を紹介します。

汎用音響信号表現の発展について

仁泉 大輔 様 (NTT)

大規模データセットを深層学習モデルで事前学習して得られる表現は、他のタスクに転移学習することで性能向上などに役立つことが期待される。音のタスクに対して、特に汎用的に幅広いタスクで役立つ表現の学習を目的として、「汎用音響信号表現」が近年提案されている。音声認識とは異なる発展の様子について、マルチモダリティの利用も含めた事前学習手法、評価ベンチマークなど、主な手法を中心に紹介する。

異常音検知の実用化に向けて

山口 凌平 様 (Hmcomm)

異常音検知は近年盛んに研究がなされている分野であり，ビジネスの側面では特に製造業において知識の属人化やベテラン作業員の高齢化に伴って需要が高まっている分野です．Hmcommでは異常音検知プラットフォーム「FAST-D」を通して異常音検知の社会実装を目指しています．本発表では異常音検知の実用化についての課題や取り組みについて弊社の事例を交えながら紹介します．

高電圧遮断器の音響診断

遠藤 隆 様 (日立)

送配電分野における高電圧遮断器の点検を自動化するため，遮断器が開閉時に発する音 (開閉音) からストローク速度を推定する手法を提案する．提案手法は，訓練用に録音したデータから開閉時のスペクトログラムをテンプレートとして抽出して保存しておき，推論時にテンプレートマッチングに基づいてストローク速度を推定する．ばね操作型145 kV遮断器を用いた評価により，異常とみなされる10 %の偏差を推定するのに十分な推定精度が得られることが示唆された．本講演では，高電圧遮断器向け音響診断の説明だけではなく，遮断器に限らず音響診断をこれから取り組みたいと考えている方のために，音の測定における留意点についても説明する．