イベントの位置付け　About the events

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。

Machine Learning is becoming more popular and being applied to various industries such as finance and manufacture. What happens if it is combined with sound? These sessions are for people who want to deepen their knowledge by catching up on the basics and usages of machine learning. Applications of the algorithms used in relation to music and speech recognition will be explained in the three sessions.

vol.3 音楽における機械学習を用いたノイズ除去法　Vol.3 De-noising methods by machine learning for music

vol. 2 の応用例として、 スマートフォンを用いて簡易的に集音した楽曲のノイズ除去法を説明します。 ノイズの種類、大きさなどを考慮した上での機械学習について、 ネットワークの構造を説明し、デモを行います。

As an application of Vol.2, de-noising methods for sound recorded in a casual environment such as smartphones will be explained. Types of noise, loudness are to be considered for types of machine learning and algorithms. Demo of the methods will be shown.

登壇者　Speaker

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。

Graduated from Waseda University with Bachelors degree, majored in Applied Mathematics.

Graduated from National University of Singapore with Master's degree. Majored in Mathematics.

After completing his studies, he worked as an engineer and developed modules of sensor fusion, outlier detection and object detection for autonomous vehicles in Singapore. On returning to Japan, he worked for projects regarding speech recognition and anomaly sound detection. His current projects include music generation and sound source adjustment.

タイムスケジュール　Timetable

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。

Small bites and drinks will be prepared. Please come and join us for networking.

費用　Price

勉強会・懇親会共に無料です。

Free of charge (for both study session and networking session).

持ち物　Things to bring

お越しの際はお名刺を1枚お持ちください。

Please bring at least one business name card.

会場　Venue

• 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）。

Name: ヴァル研究所 セミナールーム Address: 〒166-8565 2-3-17 Koenjikita Suginami-ku Tokyo, Japan
three minutes walk from the JR koenji Station

過去の関連勉強会

• 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