音声処理

音声はコミュニケーションのためのメディアとして， 最も基本的なメディアです．近年の携帯電話の普及 からもわかるとおり，音声メディアによるコミュニケー ションは，今後も発展を続けることが予想されます．また， 人と人とのコミュニケーションだけでなく，音声認識技術 により人と機械のインターフェースとしても普及するこ とが期待できます． 音声によるコミュニケーションで，いまだに大きな問題と して残されている課題として，「目的とする音だけを取り 出す」技術があります．携帯電話の普及により，様々な騒 音環境下で音声通話が行われるようになり，騒音を除去し て音声だけを取り出すことが大きな課題となっています．

画像処理

近年，画像メディアの多様化が進んでいます．画像の 撮影のための機器の種類は，ディジタルカメラから 監視カメラ，超高精細ビデオカメラ等，年々増加し，さま ざまな解像度，撮像方式の機器が開発されています．また， 表示のための機器も，プリンタ，液晶ディスプレイ，電子 インクなど表示できる解像度や階調が異なる機器が次々 と開発されています．解像度や階調が異なる画像機器間 で，画像を共有するためには，画像の変換技術が重要な課 題となります． 画像の性質を数学モデルで記述し，情報を補間しながら画 像を変換する技術を研究しています．画像には，明るさが ゆっくり変化する部分と急激に変化する部分があります． そこで，各色成分ごとに変化量を数学的に記述し，情報を 補間することで，CCD 撮像素子のデモザイキング，画像 補間のため高性能な処理アルゴリズムを開発するととも に応用技術の研究にも取り組んでいます．さらに，画像や 動画像のデータ量は膨大になり，画像処理技術の実用化の ためには高速処理が不可欠となることから，高速画像処理 アルゴリズムの開発も行っています．

信号システム解析

私たちの身の回りには，時間の経過とともに波形が変化する様々な信号が存在しています． 例えば，音声ではほぼ同じ波形が繰り返し現れるのに対し，騒音の波形は不規則に変動します． 心電図の波形では規則的なパルスが現れるのに対し，画像の断面波形はゆっくりと変化します． 数学的手法を用いて信号の特徴を解析し，その解析結果に基づいて，コンピュータを使って 便利な信号に変換したり，意味のある情報を抽出することを信号処理といいます． 例えば，雑音成分を取り除いて元のきれいな信号を取り出すこと，過去のデータに基づいて 未来の値を予測すること，無駄な成分を取り除いてコンパクトに表現すること，どの周波数成分 をどれくらい含んでいるかを解析すること，などがあります． このような技術は，携帯電話，デジタルカメラ，インターネットなど身近なところで用いられています． 優れた信号処理システムを設計するために，信号の特性を解析し，その特徴をうまく利用した 効率のよい処理アルゴリズムを開発しなければなりません．そこで，信号解析論，システム解析論， スペクトル解析論などの数学的な理論を駆使して，人間のもつ予測・適応・学習・推論・判断などの 柔軟な情報処理機構を工学的に応用することを目指し，推定精度，追随性能，計算量を評価尺度に 取り入れたシステム解析手法と処理アルゴリズムについて研究を行っています．

DSP実現

理論のみにとどまらず，ハウリングキャンセラや音声雑音除去など の現実の問題を対象として，高速処理が可能な DSP に処理 アルゴリズムを実装し，その評価も行っています｡