2022年度実習テーマ：
優先：対面代替：オンラインエフェクトで音の画像が変わる！ - 画像AI楽器音識別とエフェクトの影響を調べる

音信号を時間周波数表現という「画像」へ変換し、それを入力とすれば、画像AIにおける最先端深層学習技術の恩恵を受け、楽器音の識別精度を大幅に高められます。
音響学会などで発表もされたこれまでの研究では、高精度な識別性能を確認しています。

本実習では、楽器の音信号に様々なオーディオエフェクトを適用し、画像AIを用いた処理に与える影響を比較します。
比較結果より、画像AIへ入力する特徴量がオーディオエフェクトごとにどのように変化するのか、また、特徴量の変化が画像AI性能に与える影響を統計的に分析していただきます。
本実習の最終成果物として、ソースコード及び精度比較結果の資料を提供いただきます。

＜実習の一例＞

• 文献調査
• オーディオエフェクトを適用したデータセットの用意
  （エフェクト適用前の楽器ごとの信号は弊社の方で用意いたします）
• オーディオエフェクトによる性能比較実験
• エフェクトごとの考察

12月21日（水）PM

2月6日（月）～2月17日（金）※土日祝を除く

ヤマハ本社（静岡県浜松市）

ご自宅