パルスニューラルネットワークによる複数音源自動分離学習ネットワークの構築
| Project/Area Number |
16700205
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Sensitivity informatics/Soft computing
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
黒柳 奨 名古屋工業大学, 工学研究科, 助教授 (10283475)
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| Project Period (FY) |
2004 – 2006
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2006)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2006: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2005: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2004: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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| Keywords | 聴覚情報処理システム / 音源認識 / 複数音源分離 / ニューラルネットワーク / パルスニューラルネットワーク / 教師なし学習 / CASA / SOM / 両耳間時間差抽出 / Jeffressのモデル |
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| Research Abstract |
自律行動ロボットが外界を認知する手法を考えた場合、聴覚センサは全方位からの情報を効率よく獲得できるため、ロボットの環境把握のためにはなくてはならない手法である。このような聴覚システムを実現するためにはロボットが遭遇するであろう音源の種類をあらかじめ選択、記憶させておく必要がある。しかし自律行動ロボットの活躍範囲が拡大している昨今においては、ロボット行動範囲を限定してあらかじめ特定の音を記憶させることは妥当ではない。そこで、本研究では自律ロボットのための汎用的な聴覚システムを構築し、ロボットがその活躍の場において発生する音の種類を各個に学習することをめざし、環境に適応して周囲に存在する複数の音の種類を分離して学習分類する聴覚システムの実現を行った。3年計画の最終年度として、本年度は本システムの動作を検証するために、FPGAデバイスを用いた汎用の聴覚情報処理システムを構築し、入力信号の方向と種類をリアルタイムでコンピュータのディスプレイ上に表示するデモシステムの実現とその動作を確認した。また、楽器のように音の種類(倍音構成}が同じであっても音程が異なる入力音があった場合に、これらを同一の音として学習できるように信号中の音程(ピッチ}成分を検出してこれを除去する手法を提案した。本研究の成果は電子情報通信学会NC研究会において報告され、また2件の特許を出願した。なお、昨年度審査中であった学術論文は採録され、電子情報通信学会論文誌に掲載された。
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Report
(3 results)
Research Products
(6 results)
