カルマンフィルタ
カルマンフィルタは、誤差を含む観測データから、ノイズの影響を抑えて対象の真の状態を精度高く推定するためのアルゴリズムです。過去の状態と新しい測定値を確率的に融合し、逐次的に最適推定値を計算します。自動運転の自己位置推定や航空宇宙分野の軌道予測など、リアルタイムな状態推定に広く活用されています。
信号処理のAI用語一覧
25件信号処理に関するAI用語を25件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
線形予測符号化（LPC）
線形予測符号化（LPC）は、音声信号の特徴を効率的に抽出・圧縮するための信号処理技術です。過去の信号サンプルから現在の値を線形結合で予測し、その予測誤差と係数を符号化することで、データ量を大幅に削減します。音声合成や音声認識の分野で広く応用されています。
矩形窓
矩形窓とは、音声処理や信号処理において、時系列データの一部を切り出す際に最も単純な形で用いられる窓関数です。データを一切加工せずに一定の区間だけをそのまま切り抜くため、計算は非常に簡単ですが、端部で急激な変化が生じることで周波数解析時にスペクトル漏れ（漏れ誤差）を引き起こしやすいという特徴があります。
連続フーリエ変換
連続フーリエ変換とは、連続的な信号や関数を周波数成分の連続体に分解する数学的手法です。AI分野では音声認識や画像処理において、データに含まれる周波数特徴を分析するための基礎理論として広く活用されています。
ウェーブレット変換
ウェーブレット変換は、信号やデータを周波数と時間の情報に分解して解析する数学的手法です。AI分野では、音声認識や画像処理における特徴量抽出の前処理として、局所的な特徴を効率よく捉えるために活用されています。
メル尺度
メル尺度は、人間の聴覚特性に合わせて音の周波数を非線形に変換した尺度です。音声認識や音声合成などの分野において、人間が知覚する音の高さに近づけた音声特徴量を抽出するためによく利用されます。
エイリアシング
エイリアシングとは、デジタル信号や画像を処理・サンプリングする際、元のデータが持つ周波数情報が正しく再現されず、偽のパターンやモアレ、ジャギーとして現れる現象です。AIや画像認識モデルの精度低下を招く原因となります。
フーリエ変換
フーリエ変換は、複雑な波形を単純な正弦波の足し合わせへと分解する数学的手法です。時間領域のデータを周波数領域へと変換することで、AIや画像認識、音声処理などの分野において、データの隠れた周期性や特徴を効率的に抽出するために広く活用されています。
信号処理
信号処理とは、音声や画像、センサーデータなどの物理的・電気的な信号を数学的・計算機的手法で変換、解析、加工する技術です。AI分野では、機械学習の前処理や音声認識、画像処理の基盤技術として広く活用されています。
スペクトルリーク
スペクトルリークとは、離散フーリエ変換などの周波数解析において、元の信号に含まれない周波数成分にエネルギーが漏れ出てしまう現象です。有限のデータ区間を切り取る際に生じる不連続性が原因で発生し、信号処理や時系列データを扱う機械学習の前処理で正しい周波数特性の把握を妨げる要因となります。
メルスペクトログラム
メルスペクトログラムは、人間の聴覚特性に合わせて周波数軸を対数的なメル尺度に変換した音声のスペクトログラムです。音声認識や音声合成などのAIモデルの入力データとして広く利用されています。
ハニング窓
ハニング窓（ハン窓）は、信号処理や音声認識の分野で、無限に続く信号を一定時間で切り出す際に用いられる窓関数の一種です。切り出した波形の両端を滑らかに0に減少させることで、フーリエ変換時に発生するスペクトルリーケージ（周波数のにじみ）を抑制し、周波数成分の正確な解析を支援する役割を持ちます。
ハナン窓
ハナン窓（ハン窓・ハニング窓）とは、信号処理や音声分析において、時系列データを切り出す際に端部の不連続性を抑え、周波数漏れ（スペクトルリーク）を低減させるための窓関数の一つです。コサイン関数を用いたなめらかな形状を持ち、音声認識や音響AIモデルの前処理（短時間フーリエ変換など）で標準的に利用されます。
離散フーリエ変換
離散的なデジタルデータ（時間信号や画像など）を周波数成分に分解する数学的手法です。音声認識や画像処理などのAI分野において、時系列や空間データを周波数領域へ変換する前処理として広く使用されます。高速フーリエ変換によって計算が効率化され、AIモデルの特徴量抽出において不可欠な基礎技術となっています。
窓関数
音声認識や時系列データの分析において、データの一部分を切り出すために用いられる数学的な関数です。端点での急激な変化による信号の歪みを抑える役割を持ち、機械学習の前処理で広く活用されています。
高速フーリエ変換
高速フーリエ変換（FFT）は、時系列信号などのデータを周波数成分に高速で分解するアルゴリズムです。計算量を大幅に削減できるため、音声認識や画像処理などのAI分野において、入力データを解析しやすい形式へと変換する前処理として極めて重要な役割を果たしています。
ノイズキャンセリング
ノイズキャンセリングとは、機械学習やディープラーニングを活用して音声データから周囲の雑音を除去する技術です。AIが人間の声と不要な環境音を識別し、クリアな音声を抽出することで、音声認識の精度向上や快適な通話環境を実現します。
短時間フーリエ変換
音声などの時系列信号を、時間経過に伴う周波数成分の変化として分析する手法。信号を短い時間区間に区切り、それぞれに高速フーリエ変換（FFT）を適用することで、時間と周波数の両方の情報を同時に保持したスペクトログラムを生成し、音声認識や音響モデルの入力特徴量として活用される。
ローパスフィルター
ローパスフィルターは、設定した基準より低い周波数の信号を通過させ、高い周波数成分を遮断する信号処理技術です。AI分野では、音声認識や画像処理の前処理としてノイズ除去や特徴抽出に広く活用されています。
周波数解析
周波数解析は、複雑な信号やデータを構成する周波数成分に分解して分析する手法です。AI分野では、音声認識や時系列データのパターン抽出において、特徴量を効率的に捉えるための前処理として広く活用されています。
ハミング窓
ハミング窓とは、音声認識などの信号処理において、無限に続く時系列データから一部を切り出す際に用いられる代表的な窓関数の一種です。切り出し境界で発生するノイズ（不連続性）を抑制し、周波数成分を正しく解析するために使用されます。ハニング窓に比べて近傍のノイズ（サイドローブ）を低く抑えられる特徴があります。
スパイクソーティング
スパイクソーティングとは、脳波計測などの電極データから神経細胞の活動電位であるスパイクを検出し、波形の形状や特徴に基づいて個々の細胞の発火元を特定・分類する技術です。脳の神経回路の働きを解析するために広く利用されています。
カルマンフィルター
カルマンフィルターは、ノイズを含む観測データから真の状態を統計的に推定するアルゴリズムです。ロボット工学や自動運転における位置推定など、AIや制御システムにおいて高精度な予測を行うための基盤技術として広く活用されています。
EEG
EEG（脳波）とは、頭皮に配置した電極から脳の電気活動をリアルタイムで計測する技術です。非侵襲的で高い時間分解能を持つため、医療診断だけでなく、ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）や生成AIを組み合わせた脳活動のデコード技術など、AI分野におけるバイオデータの解析対象として広く活用されています。