Japan

ソリューション開発センター

エンベデッドソフトウェア技術

深層学習、画像・音響・信号処理、データ解析、知的ユーザーインターフェースをはじめとする最先端の技術開発と、これを製品・サービスとして実現するためのソフトウェア開発を行っています。

開発した技術は、テレビやパソコン、LSI、車載、ロボットなど各種製品に搭載されています。また、人工知能を用いた大規模工場の生産効率改善などへの導入も図っています。

深層学習フレームワーク技術

深層学習技術は、画像認識・音声認識など多くの分野で従来にない高い性能を達成していますが、専門家によるパラメータ調整や学習時間増大に伴う演算環境コストの増大など、応用分野に依存しない共通の課題が存在します。

こうした課題を解決するため、ニューラルネットのパラメータ組み合わせ最適化技術、並列分散処理による学習高速化技術、ニューラルネット圧縮技術など、深層学習技術の開発・展開をサポートするソフトウェア基盤技術の研究開発を進めています。

さらに、工場の生産現場では、検査画像を深層学習によって精度良く分類する技術の開発にも取り組んでいます。

深層学習フレームワーク技術
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音響信号処理技術

人の声による高精度な機器操作を実現するための研究と、製品への実装技術開発に取り組んでいます。

一例としては、複数のマイクから入力された音からノイズなどの外乱を除去して、人の声を高精度に抽出する集音品質改善処理の研究開発などを行っています。

また、産業用装置の早期異常検知・故障予知を音によって実現するため、研究の推進と製品への実装に向けた開発も進めています。

音響信号処理技術
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ヒューマンセンシング技術

安心・安全な社会の実現に向け、人と環境のセンシング技術を研究開発しています。

例えば、体の動きに頑健な脈拍測定技術、非接触型の脈拍測定技術、眼電位の測定技術、ストレス推定技術などの研究開発を推進。これらの処理から取得した各種の生体情報を活用し、慢性ストレスや眠気などを推定する技術の研究開発も行っています。

さらに、さまざまなユースケースで、被験者をモニタリングして体調異常を検知する技術や、作業の効率化に向けて新たな知見を得る研究開発にも取り組んでいます。

ヒューマンセンシング技術
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Topics・論文・学会発表

一般論文

  • T.SUDO, et al "Nonlinear Echo Suppression Based on Spectrum Selection Using the Amount of Linear Echo Cancellation"
    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, vol.E97-A, no.11, pp.2139-2146, Nov. 2014
  • 鹿仁島 康裕,須藤 隆 "体動雑音に頑健な脈拍数導出アルゴリズム"
    電子情報通信学会, 第29回信号処理シンポジウム, no.A5-4, pp.116-119, Nov. 2014.
  • 井阪 岳彦,三関 公生 "Laplace分布型確率密度関数と非線形SNR補正に基づく改良型MMSEノイズサプレッサ"
    電子情報通信学会技術研究報告, 音声SP2004-146, pp.7-12, Jan. 2005.
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