| Project/Area Number |
08878040
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Exploratory Research
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
計算機科学
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
宮永 喜一 北海道大学, 工学部, 助教授 (20166185)
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| Project Period (FY) |
1996
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1996)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 1996: ¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
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| Keywords | 非定常スペクトル解析 / 時変音声分析 / RBF / 自律分散処理 / 超並列処理 / 非線形信号処理 / 自己組織化ネットワーク / セルラ-ニューラルネット |
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| Research Abstract |
本研究では時変な特徴の推定を可能とするガボール変換を用いた時変信号処理手法の開発を目的として、次の項目について検討し、成果を得た。
1.本研究でのガボール変換は、オーバサンプリング条件での変換を導入した。この場合信号の表現には冗長な情報が含まれるが、信号の特徴推定を考えたときには、基底関数の設計に柔軟性がもたれ、必要な帯域での特徴推定ができる。そこで、最小エネルギー条件での基底及び孤立波条件の基底を用いて音声などの特徴推定を行った。その際雑音や外乱等の影響のため、フーリエ変換に見られるような微細構造が同じように表現されていることを実験的にみいだし、信号の生成システムの推定のための、後処理について考察している。
2.信号の時変モデル化とそのモデルの推定のために、自己組織化モデルとして知られているニューラルネットワークをRBF (Radial Bases Function)に改良し、高精度でモデルの特徴を推定できることを示した。
3.ガボール変換を行う場合、フーリエ変換に対する高速フーリエ変換アルゴリズム等のような、処理の軽減化を行う高速アルゴリズムは存在しなかったが、本研究ではこの処理の高速化について、超並列処理向きの演算方法を考え、実際にHITACHI SR2001システム上で実現し、超並列システムで高速に処理できる可能性を示した。この手法は、実時間処理を志向するときに必要な処理であると考えられる。
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