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本セミナーは、機械学習およびディープラーニングを活用した騒音解析・予測・改善技術について、実務適用を前提に体系的に解説します。従来のFFT解析やCAE解析では捉えきれない複雑な騒音現象を対象に、データ駆動型アプローチによる要因抽出、異常検知、予測モデル構築の手法を整理します。さらに、実機データを用いた応用事例を通じて、設計・評価・現場改善へ直結するAI騒音対策技術の実践的な活用方法を解説します。

・ 機械学習による騒音パターン認識の基礎技術を整理
・ CNN・RNNを用いたスペクトル解析手法を解説
・ 異常検知および予測モデル構築の実務手法を紹介
・ CAE・実験・AIを統合したハイブリッド設計手法を説明
・ 実機適用事例を通じたAI騒音改善の具体的プロセスを解説

• １．機械学習による騒音パターン認識の基礎　
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  1-1 回帰・分類モデルによる騒音要因の推定と特徴量設計
  1-2 騒音データにおける特徴量（RMS・スペクトル重心・帯域エネルギー）の設計
  1-3 教師あり学習と教師なし学習の使い分け
  1-4 物理モデルとデータ駆動モデルのハイブリッド化の考え方
  
  ２．ディープラーニングによる騒音スペクトル解析
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  2-1 CNNによるスペクトログラム解析の基本構造
  2-2 RNN・LSTMによる時系列騒音データの学習
  2-3 周波数構造の自動抽出と特徴学習
  2-4 モデル精度と解釈性のトレードオフ整理
  
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  ３．騒音の異常検知と予測モデル構築
  
  3-1 正常音・異常音の分類モデル設計
  3-2 オートエンコーダによる異常検知手法
  3-3 データ不足環境における学習手法（転移学習・データ拡張）
  3-4 予測モデルの評価指標（精度・再現率・誤検知率）
  
  ４．実機適用と騒音低減への応用戦略
  
  4-1 AI解析結果を設計仕様へ落とし込むプロセス
  4-2 CAE・実験解析との統合によるハイブリッド設計手法
  4-3 現場適用時に発生するギャップとその対策
  4-4 騒音対策から「快音設計」への発展アプローチ
  
• ５．実機適用事例とAI騒音解析の実例
  
  5-1 自動車モータの高周波騒音に対する異常検知適用事例
  5-2 産業機械の異常振動音の早期検知事例
  5-3 現場データを用いたAI騒音改善プロジェクトの実例と効果
  

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  ６．質疑応答