| 研究課題/領域番号 |
18K19819
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
北澤 茂 大阪大学, 生命機能研究科, 教授 (00251231)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2019年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2018年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | カクテルパーティー効果 / 深層学習 / transformer / 聴覚野 |
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| 研究成果の概要 |
私たちは、大勢の人が話しているパーティーでも相手の言うことを聞き取れる。本研究では脳と比較可能な神経回路モデルを作ることを目標に「重なった音声信号の１つに注意を向ける人工神経回路を自律学習で作り出す」という問題に挑戦した。注意の機構を備える人工神経回路モデル（transformer）に環境音データベースの音声情報を入力して、ラベルなしで情報量を最大化する自律学習を行わせたところ、環境音を複数の対象として「認識」してそのいずれかに「注意」を向ける機構が獲得できることが示された。このaudio-transformerは「カクテルパーティ問題」の謎を解くための有力な神経モデルとなるだろう。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
カクテルパーティー効果は私たちが日常で体験できる現象だが、その神経基盤は未知である。本研究では「特定の音に対して注意を向ける」人工神経回路を自律的な学習で作りだすことに成功した。最近Googleのグループなどが二人の音声を聞き分けることだけに特化した人工神経回路を発表しているが、それらは正解を与えて学習させる「教師付学習」を用いている。我々はそのような強制的な学習を行わずとも、環境音を聞いているうちに「自然に」音の特徴を使って聞き分けるように人工神経回路を育てることが可能であることを示した。ヒトは教師付学習を行っていないので、我々の得たモデルはよりヒトの脳に近いことが期待される。
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