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音声と雑音が混在する信号より、特定の音声情報のみを抽出する神経回路網は、種々の応用が考えられる。今まで、神経回路網への入力としては、音声スペクトルの振幅成分のみが考えられていたが、そこへ位相情報を加えることにより、抽出効率を上げることが考えられる。
DSPによる、音声の取り込みとその実時間での処理プログラムの開発と並行して、神経回路網の効率的な学習法の基礎的研究として、バックプロパゲ-ションに代わる新しい学習法である、GA(遺伝的アルゴリズム)を用いた学習法を開発し、所期の結果を得た。その結果を秋の電気関係学会関西支部連合大会にて発表し(「GAを用いたニュ-トラルネットワ-クの一学習法」)、奨励賞を得た。この原理を用いて学習した神経回路網により、DSPによりとりこまれた音声から、特定の音声を抽出する実験を目下遂行中である。
このGAを用いた神経回路網の学習法は、フォワ-ドタイプの神経回路網のみならず、バックワ-ドの神経回路網に対しても有効であり、将来の応用が期待される。
これに関連して、音声の基本的研究の一環として音声の符号化法を研究し、同大会において、「マルチパルス符号化・VQのハイブリッド方式による音声符号化」と題する研究報告を行なった。この研究にもDSPを用いることを検討中である。
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