【基盤技術】解析

シルク・ラボラトリは、主に大学や企業の研究所の開発支援業務で様々な解析処理の実装の経験があります。数学的手法や統計的手法、機械学習手法などを用いてデータを分析・解析するとともに、データの収集、可視化などのプリ・ポストプロセッシングも行い、分散処理などの高速処理も実現できます。

当社は、音声解析、音響解析、画像解析、騒音解析、振動解析、電波伝搬解析などの開発実績があります。

音声解析・音響解析

当社は、シグナルプロセッシングの技術やデバイス制御、高速処理の技術を活かし、音声解析・音響解析の分野でも研究機関や企業の開発パートナーとして貢献しています。

今後はVR技術との融合や人工知能技術の応用など、社会の様々な分野で音声・音響解析技術が活用されていくことが期待されています。

使用技術例

IPP (Integrated Performance Primitives): インテルが開発した、高度な数値演算や信号処理、画像処理などを行うためのライブラリ集。多くの言語に対応しており、高速な処理を実現することができます。
ASIO (Audio Stream Input Output): スタインバーグ社が開発した音声データの入出力に使用するプロトコル。低遅延で高品質な音声を処理することができるため、音楽制作やライブ配信などに使用されます。
OSC (Open Sound Control): 音声や音楽、映像などのメディアデータを扱うための通信プロトコル。MIDIとは異なり、テキストベースでの通信が可能であり、より高度な制御が可能です。
MIDI (Musical Instrument Digital Interface): 電子楽器やコンピューターなどで音楽データをやり取りするための規格。MIDIメッセージと呼ばれる命令を用いて、音符や演奏テクニックの情報をやり取りすることができます。

ビッグデータ時代においては、大量データの解析がますます重要性を増しています。この解析には、機械学習やデータマイニング、自然言語処理などの高度な技術が必要とされます。また、近年は、データの増加が加速しているため、分散処理などの効率的に高速に処理する技術も必要となっています。

このような大量データの解析は、ビジネスだけでなく、医療分野や農業分野、環境問題の解決など、様々な分野で活用されています。

当社は、自然言語処理の技術や分散処理のためのオープンソースの利用実績を有しており、Webサイトのクロールやデータ収集、ソーシャルグラフ作成、統計データ作成、tweetデータに対する自然言語解析などの開発実績があります。

使用技術例

Elasticsearch：オープンソースの分散型全文検索エンジンで、データの検索・分析・可視化などに使用されます。
Lucene：Javaで書かれたオープンソースの全文検索エンジンのライブラリです。テキスト文書のインデックス作成や検索、検索結果のランキング付けなどを行うことができます。
Apache Spark：オープンソースの分散処理フレームワークで、大規模なデータ処理に使用されます。
Apache Hadoop：オープンソースの分散処理フレームワークで、大規模なデータ処理に使用されます。
Scala：JVM上で動作するマルチパラダイム言語で、関数型プログラミングに優れています。
Akka：Scalaで実装されたアクターモデルに基づく分散処理フレームワークで、非同期メッセージングによって並列処理を実現します。
Stanford CoreNLP：自然言語処理に必要な機能を提供するオープンソースのライブラリで、テキスト解析や意味解析などに使用されます。
MeCab：オープンソースの形態素解析エンジンで、日本語の形態素解析に使用されます。
Kuromoji：オープンソースの形態素解析エンジンで、日本語の形態素解析に使用されます。Luceneという全文検索エンジン向けのJavaライブラリに組み込まれています。