2019年度実習テーマ：楽器音分離のケーススタディ
受入部門
研究開発統括部
実習内容
実習では深層学習に基づく楽器音の音源分離技術の研究開発を例にとって、音響信号処理技術の研究開発プロセスを体験していただきます。
いくつかの信号が混ざってしまった音響信号から、特定の信号を取り出す問題は音源分離問題と呼ばれ様々な応用が考えられています。
本テーマでは、深層学習に基づく音源分離手法の中でも音声信号の分離について顕著な成果が報告されている U-Net をとりあげ、楽器音の分離について取り組んでいただきます。
＜実習内容の例＞
- 関連技術のサーベイとそのレビュー
- アルゴリズムの実装・評価実験
- 上記結果をさらに向上させるためのアイディアの構築とその評価
実習期間
9月9日（月）～9月20日（金）※土日祝日を除く
実習場所
ヤマハ本社（静岡県浜松市）
望ましい学科系列
情報系
望ましい専門知識
プログラミング技術、コンピューターサイエンス、情報処理・信号処理技術
- 深層学習に基づく音源分離を実装し、学習・評価を行うこのできるプログラミング技術・コンピューターサイエンスに関する知識があると望ましいです
- 実装に関しての言語・フレームワークは問いません
- 深層学習を動かす環境は Linux 環境なので、Linux のオペレーションに関する基本的な知識を有することが望ましいです
- 音源分離問題を取り扱い、議論を行なうにあたって必要な情報処理知識（具体的には、統計、線形代数に係る基礎的な知識）・信号処理技術を有することが望ましいです
テーマ別質問
本テーマで取り上げる U-Net の特徴について論じてください