| 研究概要 |
音声信号からのノイズ除去手法としては様々な手法が提案されているが,本研究では近年信号処理の分野で注目されているICA用いてノイズ除去を行う手法の開発を行った.これは,ノイズが本来の信号成分とは統計学的に独立であることに基づくものである.従来のICAは主としてニューラルネットワークを用いて実装されており,この場合,ノイズ除去性能は向上させるためには,ニューラルネットワークの閾値関数を入力となる信号の確率密度分布に応じて適切に決定する必要があった.本研究では,この点に関して信号の独立性を相互情報量を数値積分によって求めることによって直接的に評価し,入力信号の確率密度分布に依存しないノイズ除去手法の開発を目的としている.この目的に対して,計画第2年度では,初年度に行った基礎的なシミュレーションによる検討に基づき,主として処理速度について改善を行った.処理速度を改善するにあたって,リアルタイムに入力されるデータを遅延なく処理するために,専用の積和演算回路を開発することとした.このため,近年,大規模な回路を容易に構築することが可能なことで注目されているFPGAの利用を検討した.結果として,FPGAを用いて乗算器を並列に構成することにより,10MHzの動作周波数で550MHzの計算機と同等の処理速度を達成することが確認された.以上の検討により,初年度で問題であった計算コストについてもある程度改善することができた.
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