SLAMとは? - これだけは知っておきたい3つのこと
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, 自己位置推定と環境地図作成の同時実行) とは文字通り移動体の移動体の自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術の総称です。SLAMを活用することで、自動運転、自律移動ロボット（AGV）、ドローンなどをはじめとした移動体が未知の環境下での環境地図を作成し、自分がどこにいるのか、周辺がどうなっているのかを把握することができます。構築した地図情報を使って障害物などを回避しつつ、特定のタスクを遂行します。 SLAMを活用する上で知っておきたい3つのことについて解説していきます。 SLAMは技術的には古くから研究されていましたが、近年、コンピューターの性能が向上し、かつ、カメラやレーザーレンジファインダーなどのセンサーが低価格で入手可能になったことで、様々な分野に活用が広がっています。また、SLAMの特徴として
LPC 係数によるフォルマント推定 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
この例では、LPC (線形予測符号化) を使用して母音フォルマント周波数を推定する方法を示します。フォルマント周波数は予測多項式の根を求めることによって得られます。 この例では、音声サンプル mtlb.mat を使用します。これは Signal Processing Toolbox™ に含まれています。音声はローパス フィルター処理されています。サンプリング周波数が低いため、この音声サンプルはこの例には最適ではありません。サンプリング周波数が低いと、データに近似可能な自己回帰モデルの次数が限られます。この制限はありますが、この例は LPC 係数を使用して母音フォルマントを決定する手法について説明しています。 音声信号を読み込みます。録音は、女性が「MATLAB®」と発声しているものです。サンプリング周波数は 7,418 Hz です。
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