BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【第46回AIセミナー】「AIによる音環境理解を 目的とした環境音分析」 X-WR-CALNAME:【第46回AIセミナー】「AIによる音環境理解を 目的とした環境音分析」 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:807055@techplay.jp SUMMARY:【第46回AIセミナー】「AIによる音環境理解を目的 とした環境音分析」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210226T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210226T170000 DTSTAMP:20260423T233024Z CREATED:20210201T060027Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/80705 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【第46回AIセ ミナー】「AIによる音環境理解を目的とした環境音分 析」\n\n産業技術総合研究所 人工知能研究センターで は、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原 則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講 師とする人工知能セミナーを開催しています。\n\n2021 年2月は「AIによる音環境理解を目的とした環境音分析 」を行います。\n基本的にどなたでも無料でご参加い ただけますが、事前申込が必要です。人工知能に興味 のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参 加いただき活発な議論が行われることを期待していま す。\n\n\n\n※新型コロナウイルス感染拡大防止のため 、今年度はZoomウェビナーによるオンライン開催となり ます。イベントURLは参加者だけに表示されますので、 口外なさらないようお願いします。\n\n\n\n要旨\n\n2021年 2月は、音響信号に基づいて周囲環境の状況を把握する 音環境理解を、AIで実現するために不可欠な、環境音 分析に関する近年の研究動向をご紹介いたします。音 声や音楽に限定しない様々な音を対象として、音響イ ベントの種類やシーンを分類したり、異常音を検知し たりする、環境音分析技術が近年著しく発展していま す。その背景には、AIスピーカーや対話ロボットによ る音環境理解、生活音に基づいた独居高齢者の見守り 、動作音に基づいた機械類の故障予兆検知、街中での 異常音検知による事件の検知など、様々な分野で実応 用への期待が高まっていることに加え、環境音分析の 問題設定を整理すると共にデータセットを公開し、共 通の評価尺度に基づいて各技術を比較する競争型ワー クショップが継続的に開催されていることがあります 。本セミナーでは、環境音分析に関して最先端の研究 をされている２名の講師をお招きして、音響イベント 検出・シーン分類や異常音検知に関する現状や今後の 展望についてご講演いただきます。\n\n\n \n\n基本情報\n \n\n名称：【第46回AIセミナー】「AIによる音環境理解を 目的とした環境音分析」\n日時：2021年2月26日（金） 15: 00 - 17:00\n接続可能時間：14:50-17:00\n場所：Zoomウェビナ ーによるオンライン開催\n（お申し込み後、Doorkeeperよ り会場URLをご案内いたします。）\n定員：500名\n参加費 用：無料\n主催：産業技術総合研究所人工知能研究セ ンター\n連絡先：人工知能セミナー窓口\n\n\n注意事項\n \n\n他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加が できないと分かった場合は早めのキャンセルをお願い します。\n産総研は、お送りいただいた情報をセミナ ー運営以外の目的には使用しません。\n講演の録画や アップロードはご遠慮ください。\n\n\n\n\nプログラム\n\ n\n\n \n\n 15:00- 16:00\n\n 「環境音の特徴を活用した音響 イベント検出・シーン分類」\n井本 桂右（同志社大学 理工学部　准教授）\n\n概要： \n音声や楽音に限らな いあらゆる音を分析し，音の種類や発生時刻，音の発 生状況，音源の場所を抽出する環境音分析が音響処理 分野で盛んに行われている．本公演では，環境音分析 に対する一連の取り組みについて俯瞰した後，環境音 分析ならではの課題やそれらに対処するためのアプロ ーチを紹介する．\n\n\n略歴： \n2010.03 京都大学大学院 都市環境工学専攻修士課程 修了\n2010.04 - 2014.09 日本 電信電話株式会社 サイバースペース研究所 (現 メディ アインテリジェンス研究所)\n2014.10 - 2017.03 NTTコミュ ニケーションズ株式会社\n2014.03 - 2017.03 総合研究大学 院大学 情報学専攻 博士課程 \n2017.04 - 2020.03 立命館大 学 情報理工学部 画像・音メディアコース 助教\n2020.04 - 同志社大学 理工学部 情報システムデザイン学科 准 教授\n\n\n\n\n \n\n\n 16:00- 17:00\n\n 「異常音検知の現状と 展望」\n小泉　悠馬\n（Google Research　Research Scientist）\n\ n概要： \n本講演では、異常音検知技術の概要と最近の 研究動向、また今後の展望について紹介する。異常音 検知は、自宅や空港の警備や工場機器のダウンタイム 短縮など、今後のAI社会において重要な技術である。 研究分野としても、IEEE公認のDCASE2020および2021 Challenge において異常音検知タスクが設定されるなど近年注目 を集めている。本公演では、異常音検知における問題 設定と近年の代表的な手法、また公開データセットな どについて紹介する。\n\n\n略歴：\n2014年3月 法政大学 情報科学研究科修士課程修了。同年4月、NTTメディアイ ンテリジェンス研究所入所。2017年9月 電気通信大学情 報理工学研究科博士後期課程修了、博士（工学）。2020 年11月より現職。深層学習を利用した、音声強調や環 境音識別の研究開発に従事。国際コンペティションDCAS E Challenge 2020 および 2021 で、異常音検知のタスクオー ガナイザーを務めている。\n\n\n\n\n\n\n\n LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/807055?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR