| 研究課題/領域番号 |
12750229
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| 研究種目 |
奨励研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
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| 研究機関 | 函館工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
石若 裕子 函館工業高等専門学校, 情報工学科, 助手 (40280309)
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| 研究期間 (年度) |
2001 – 2002
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| 研究課題ステータス |
完了 (2001年度)
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| 配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2001年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2000年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
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| キーワード | 自律適応 / 補聴器 / 機械学習 / 生理指標 / 生体信号 / EEG / EMG / 不快 |
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| 研究概要 |
本研究は、従来型の補聴器では実現不可能な補聴器が使用者に慣れる自律適応型補聴器の開発を目的としている。ここでは、対象を老人性難聴者として、フィッティングの専門家と同等の機能を実現可能な自律適応型インタフェースを実現するための基礎的アプローチを試みた。本システムを構築するためには、1)人の快・不快の定量化、2)自律的なフィッティングシステムの開発が不可欠である。1)に関して、23名の健常者に対して脳波や筋電位を測定し、五感に対する快・不快の定量化を試みた。その結果、音質や音圧の変化に対して生体信号から特徴量を抽出する可能性を確認することができた。2)に関して、人の快・不快を強化信号とするon-line制御可能なInteractive Q-learning(IQL)という新しい強化学習の手法を提案した。
提案手法であるIQLのon-line学習における有効性は、Kheperaロボットの行動飼御で確認済みである。しかし、IQLにおける報酬の与え方の個人差が、学習の収束に大きく影響していることがわかった。このため、生体信号を用いてon-line制御を行うには、使用者が快・不快を感じてから強化信号を与えるまでの加齢や性格による時間遅れが問題となる。今後、幅広い年齢層の基礎的データを収集することにより、時間遅れに適応可能な自律的に強化信号を与える理論を構築する必要がある。また、IQLを周波数調整に適応するために、マルチエージェントによる自律分散型IQLを構築中である。
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