「人をおどろかせるような製品」を提供し続けていきたいと考えています。常に物事の本質からアプローチを続けます。真に必要とされるものを創造し続けていきます。常に明るく前向きに、素直な心をもって仕事に打ち込めるスペシャリスト集団を私たちは目指します。Technologies音の可視を知るふつうは音は見えないものですよね、でも、製品に異音が出てくると、対応することに。音源や振動源がわかる場合は、修正できますが、どこから音が出ているのかな?音が見えればいいのに。ここでは、おとを見えるようにする技術について説明します。More機械学習を知る機械学習は従来の手法では対処できなかった問題に大きな変化をもたらしています。画像認識や音声認識では応用が出ていますが、現場で必要とされる振動、騒音の評価に適用できる技術が必要とされています。機械学習について簡単に説明しましょう。More振動と音を学ぶ振動、音に関して新たに取り組む人に対して、初歩から応用までを浅く広く、なるべく平易なことばで説明したいと思います。学びの根幹にあるのは、いかに“ワクワク”や“おもしろさ“を見出していくか、「好奇心」と「情熱」が大事です。Visualization音の可視化へ音源方向を計算をする前に、音の特徴量をウェーブレット解析を用いて計算した後、音響インテンシティの計算を行っています。このことは低い周波数の音の平均時間を確保しながら、変化する音の成分である高い周波数の音を短時間のデータで計算できるので、瞬間的な音も逃しません。Learning音への機械学習の応用は音、振動分野への機械学習の適用事例として、新幹線の走行中の車室内音が判定できるかを、試してみましょう。結果としては、まだまだ検討の余地ありという結果になりましたが、判定の精度を向上するために、前段処理に人間の耳の特徴を考慮した手法を組みこんで、再度トライします。Laboratories。