音 x 機械学習はどこまで実現できているか？ (2/3) - 最新理論とユースケース -

イベントの位置付け

製造業や金融業界などさまざまな業界で活用が進んでいる「機械学習」。
これを「音」と掛け合わせると、どんなことができるのでしょうか?
分野・業界問わず機械学習を手がけている方や、
機械学習の基礎を学び、さらに知識を深めたい方を対象に、
音楽・音声認識に多く用いられる手法といった基礎から、楽曲の自動生成などで用いられる技術など
音×機械学習の最新動向をキャッチアップできる、全3回の勉強会です。

vol.2 音楽における音×機械学習の用途と現在

vol. 1 産業面における音×機械学習の用途と現在 に続いて、 vol. 2 では 音楽に関する機械学習をテーマに説明します。

音楽という流れを持つ音の解析の種類とその一般手法を紹介します。 音楽における機械学習の入力値としての特徴量という概念を説明し、音楽解析に用いられる特徴量の種類とその導出法を解説します。 最後に、特徴量の種類と機械学習の組み合わせにより得られる楽曲解析結果を紹介します。

登壇者

金 賢 (Hyon Kim)

早稲田大学基幹理工学部 応用数理学科卒業、シンガポール国立大学大学院理学研究科数学専攻修了(修士)。
卒業後シンガポールで自動運転自動車の時系列データ解析、センサーフュージョン、センサー外れ値検知、物体検出などのモジュールを開発。日本に戻り、音声認識、異常音検知などのプロジェクトに従事。
現在は楽曲の自動作成、音源調整技術を開発中。

タイムスケジュール

ささやかながら軽食とドリンクをご用意します。
エンジニア同士の交流や異業種との情報交換の場としてご活用ください。

費用

勉強会・懇親会共に無料です、

持ち物

お越しの際はお名刺を1枚お持ちください。

会場

• ヴァル研究所 セミナールーム

  • 〒166-8565
  • 東京都杉並区高円寺北2-3-17

• 会場説明

  • Doorkeeper: https://www.doorkeeper.jp/%E4%BC%9A%E5%A0%B4/vallaboratory
  • 企業ウェブサイト(アクセス): https://www.val.co.jp/company/access/

• その他注意事項

  • JR高円寺駅（北口から徒歩約3分）
  • JR中央線は「快速」のみ止まります（その他の「中央特快」「通勤快速」等は止まりません）。

次回勉強会

• Vol. 3 音楽における機械学習を用いたノイズ除去法