【オンライン開催】Tokyo BISH Bash #01

イベント内容

【注意】本イベントはZoom Webinarを利用し、オンラインにて開催します(開催前日に登録を締め切り、URLをご案内します)

開催概要

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( https://tokyo-bish-bash.connpass.com/ )。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。初回となる今回は,音響シミュレータ・音源分離のPythonライブラリであるPyRoomAcoustics, 音響イベント検出,信号処理システムをプログラムで実現する際に有効な高速化テクニックに関するホットトピックについてトーク頂きます!

  • 【日時】2020/4/7(火) Open 14:30 Start 15:00 End 16:40

参加される方への事前のお願い

  • 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
  • 申し込んだ方には、開催前日に当日の視聴URL(および参加後アンケートのURL)をメッセージでお送りします
  • 14:30頃から入室が可能です。
  • 質問がある方は、セッション中に「Q&A」のところにテキストで入力してください。セッションの終了時点で、登壇者が質問を読み上げて回答します
  • 参加後は、アンケートへの回答にご協力をお願いします

タイムテーブル

※全て日本語での講演となります。通訳のご用意はありませんので、ご注意ください。

※進行によって各セッション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。

時間 所属 講演者 タイトル 概要
14:30 - - Open
14:50 - - 参加される方へのお願い
15:00 LINE株式会社 戸上真人 Tokyo BISH Bashに関して 本ミートアップの開催趣旨や開催予定をご紹介いたします。
15:10 LINE株式会社 Robin Scheibler Pyroomacoustics: Open source library for audio room simulation and prototyping speech enhancement systems Speech enhancement is a challenging task that is needed in digital communications and as a pre-processing step for voice recognition systems. Using multiple microphones has long been established as an efficient way of improving speech quality. However, the performance of both traditional and machine learning based algorithms degrades significantly in the presence of reverberation. It is thus crucial to take this into account during the design phase of the system. Pyroomacoustics (http://github.com/LCAV/pyroomacoustics) is a software package aimed at the rapid prototyping and testing of audio array processing algorithms in reverberant conditions. In this presentation, I will present Pyroomacoustics through two examples: blind source separation, and training of a keyword spotter.
15:40 日立製作所 Yohei Kawaguchi and Tatsuya Uratani Welcome to the World of Acoustic Event Detection and Scene Classification The technical field of Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE) is expected to be useful for many applications, and interest in the field is growing. In this session, Kawaguchi will give a brief overview of DCASE. Uratani will then talk about the 7th-place gold-medal solution for a DCASE-related Kaggle competition, Freesound Audio Tagging 2019.
16:10 ヤフー 杉山昭彦 信号処理システムの効率的な実現 – 製品化技術者のテクニック – 信号処理システムをプログラムで実現する際に有効な、高速化テクニックを紹介する。アルゴリズム自体の設計、開発したアルゴリズムにおける性能劣化のない近似演算、演算量最小化のためのコード化、の3点に関して、製品化技術者の使うテクニックを説明する。これらのテクニックは、一般的な信号処理システムに広く適用可能である。
16:40 - - Close -

注意事項

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