信号処理とは：定義・音声・画像・生体信号の応用と基礎技術

信号処理とは何か、音声・画像・生体信号への応用と基礎技術を図解でわかりやすく解説。ノイズ除去・圧縮・特徴抽出まで実例で学ぶ入門ガイド

著者: Leandro Alegsa

22-12-2025 18:44

信号処理とは、信号の分析、解釈、操作のことです。信号には、音、画像、心電図などの生体信号、レーダー信号など、さまざまなものがあります。

このような信号の処理には、保存と再構成、ノイズからの情報の分離（レーダーによる航空機の識別など）、圧縮（画像圧縮など）、特徴抽出（テキストから音声への変換など）が含まれる。

定義と信号の種類

信号処理は、時間や空間に沿って変化するデータ（信号）を数学的・計算的に扱い、有用な情報を取り出したり、不要な成分を除去したり、別の形式に変換したりする技術領域です。代表的な信号の種類には次のものがあります。

音声・音響信号（人の声、楽音など）
画像・映像信号（静止画、動画）
生体信号（心電図（ECG）、脳波（EEG）、筋電図（EMG）など）
通信・レーダー信号（無線、レーダー反射波）
センサデータ（加速度、温度、圧力などの時系列データ）

目的と代表的な処理

信号処理の目的は多岐に渡りますが、主に次のようなタスクが含まれます。

ノイズ除去（フィルタリング）：信号から不要な成分を取り除き、SNR（信号対雑音比）を改善する。
サンプリング・量子化：連続信号をデジタル化して保存・伝送可能にする（ナイキスト標本化など）。
圧縮：冗長性を削減してデータサイズを小さくする（例：JPEG、MP3、HEVC など）。
特徴抽出・次元削減：分類や認識に有用な特徴を取り出す（MFCC、SIFT、CNN特徴など）。
検出・推定：目的のイベントやパラメータを検出・推定する（信号検出理論、パラメータ推定）。
再構成（復元）：欠損や劣化した信号を元に近い形で復元する（超解像、欠損補間）。

基礎理論と主要アルゴリズム

信号処理は数学的基礎が重要です。以下は主要な理論と手法です。

線形時不変システムと畳み込み：入力とインパルス応答の畳み込みで出力を表す基本概念。
フーリエ解析（連続/離散フーリエ変換、FFT）：周波数領域での解析と設計。
サンプリング定理：連続信号を正しく離散化する条件（ナイキスト周波数）。
フィルタ設計（FIR/IIR）：周波数特性に基づくフィルタの設計手法。
時間周波数解析（短時間フーリエ変換、ウェーブレット変換）：信号の時間変化する周波数成分を解析。
適応フィルタ（LMS、RLS、ウィーナーフィルタ）：環境に応じてパラメータを更新するフィルタ。
確率・統計的手法：ノイズや信号の確率モデルに基づく推定と検出（最尤推定、ベイズ推定、カルマンフィルタなど）。
機械学習・深層学習：特徴学習やエンドツーエンドの処理（CNN、RNN、Transformer、自己符号化器など）が近年広く応用されている。

代表的な応用例

実世界での応用は多彩です。主な例を挙げます。

音声処理：雑音除去、音声強調、音声認識、音声合成、音楽情報検索（MP3/MFCC、スペクトログラム、深層音声モデルなど）。
画像・映像処理：ノイズリダクション、エッジ検出、セグメンテーション、物体検出、画像圧縮（JPEG、JPEG2000、HEIF）、超解像、映像安定化。
生体信号処理：ECGの異常検出、EEGを用いた脳波解析、医用画像の前処理と診断支援（ノイズ除去、特徴抽出、タイムドメイン解析）。
レーダー・通信：ターゲット検出、ドップラー解析、チャネル推定と等化、スペクトラム解析。
産業・IoT：センサデータの異常検知、予知保全、音響監視、環境モニタリング。

評価指標と実装上の注意点

評価指標：SNR、MSE（平均二乗誤差）、PSNR（ピーク信号対雑音比）、精度・再現率・F1スコアなど、用途に合わせて選択する。
計算資源とリアルタイム性：組込み機器やリアルタイム処理では計算量・遅延・メモリが制約となる。
ロバスト性：環境変化や未知のノイズに対する頑健性を考慮することが重要。
サンプリングと量子化誤差：不適切なサンプリングや量子化は情報損失やエイリアシングを招く。

ツールとライブラリ

研究・実装でよく使われるツール例：

MATLAB（Signal Processing Toolbox）— 教育・研究で広く利用
Python（NumPy, SciPy, librosa, OpenCV, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow）— 実装と機械学習融合に強い
C/C++や組込み用ライブラリ— リアルタイム実装やデバイス最適化で利用

まとめ

信号処理は理論と応用が密接に結びついた分野で、音声・画像・生体・通信など多様な領域で不可欠な技術です。基礎理論（フーリエ解析、サンプリング、フィルタ設計）を押さえつつ、目的に応じて統計的手法や機械学習を組み合わせることで、実用的で高性能なシステムを構築できます。

信号の分類

アナログ信号の場合、オーディオ機器の音声信号の増幅やフィルタリング、電気通信の信号の変調や復調などの信号処理があります。デジタル信号の場合、信号処理にはデジタル信号の圧縮、エラーチェック、エラー検出が含まれます。

アナログ信号処理-従来のラジオ、電話、レーダー、テレビシステムに見られるようなデジタル化されていない信号
デジタル信号処理-デジタル化された信号の処理。ASIC、FPGA、汎用マイクロプロセッサやコンピュータなどのデジタル回路、または専用のデジタル信号処理チップによって処理される。
統計的信号処理-信号の統計的性質に基づく解析と情報の抽出
オーディオ信号処理-音楽など音を表す電気信号の処理。
音声信号処理-話し言葉の処理と解釈のため
画像処理-デジタルカメラ、コンピュータ、各種画像システム
動画像を読み解くための映像信号処理
アレイプロセッシング（センサーアレイからの信号処理用

信号処理方法

信号処理とは、取得した信号の解析、解釈、操作を行うことである。計測の目的、計測方法、計測された信号の性質に応じて、計測された信号を処理する必要があります。

信号を処理する場合、データの分布を知り、データを数式で表現することが不可欠なため、統計学が用いられます。つまり、信号処理を学ぶには、統計学（誤差の理論、算術平均、確率、確率変数、精度、詳細図など）を学ぶ必要があるのです。

テレメータなどの電気機器や通信機器から取得するため、ほとんどの場合、信号は規則的である。しかし、偶発的に発生する不規則な信号も多く、ぴったりと合う数式を見つけるのは難しい。ここでいう「不規則」とは、まだ起きていない結果を予測することが難しいという意味です。不規則信号が発生した場合、光子が必要となるため、それを測定し、計算する。