| 研究課題/領域番号 |
24560519
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計測工学
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
小澤 賢司 山梨大学, 総合研究部, 教授 (30204192)
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| 研究分担者 |
木下 雄一朗 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (70452133)
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| 研究協力者 |
井関 晃広
秋鹿 勇祐
森勢 将雅
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2013年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2012年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | マイクロホンアレイ / ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ソフトコンピューティング / 指向性 / 時空間音圧分布 / GPU / 最適化 / 学習パラメータ / 瞬時音圧分布 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，音響信号の空間分離収録技術に関して，ソフトコンピューティングの技法を駆使することにより格段の性能向上を図ることを目的とした．
まず，ニューラルネットワークを組み込んだマイクロホンアレイシステムについて，システムのパラメータおよびニューラルネットワークの学習パラメータを遺伝的アルゴリズムを用いて決定することで最適化を達成した．次に，複数周波数について指向性を獲得させるようシステムを拡張し，種々の周波数の正弦波に対して超指向性を達成した．さらに，入力信号である広帯域音を高速フーリエ変換を利用して正弦波に分解し，それらを並列処理した後で重ね合わせることにより広帯域化を実現した．
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