| Research Abstract |
1.昨年度までに提案した能動的認識のアルゴリズムを時間的な予測を含む場合に拡張し,少ない観測回数で対象の時間的変化を効率よく推定するアルゴリズムを構成した.また,構成したアルゴリズムの有効性を数値実験により検証した.
2.本年度の予算により導入した音声記録装置を用いて,種々の楽器音のデータを収集した.また,計算機によって人工的に音声データを生成し,音源分離実験のための音声データベースを作成した.
3.2.で得られたデータを解析した結果,音源分離のためのカギとなる特徴として,音の変化の同期性や倍音構造が有用であることが確認された.その一方で,これまでに提案してきた能動的認識のアルゴリズムに加えて,知覚体制化のアルゴリズムを構成し,それらの相互作用により特定の音源の情報を分離するメカニズムを考える必要があることが明らかになった.
4.3.の問題を解決するため,視覚の分野で得られている知覚体制化の原理を聴覚の分野に適用し,それを工学的なアルゴリズムとして定式化することを試みたが,完成には至らなかった.
5.4.と並行して,聴覚における知覚体制化のメカニズムを調べるため,特に,知覚体制化と関係があると思われる錯覚減少に着目して,合成音を用いた心理学的実験を行なった.
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