Neural Networkを用いた音源学習と音源同定
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概要
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学習波形データをwavelet変換しその周波数分布を誤差逆伝搬で学習させる効率のよい方法を検討する.出力層と目標値を勝者ユニット方式で音源識別できるように設定し,結合係数を目標値に合わせて制御するリセットアルゴリズムを提案する.その結果,1回の誤差逆伝搬の計算量は増えるが全体の学習効率は向上することが示せた.また単音学習させたものを和音に適用させ,認識率と処理速度が向上する方法を検討する.2和音から1音をNeural Networkで識別し,仮音源分離を行い残りの1音を識別するアルゴリズムを提案する.その結果,音源同定の認識率は向上し,処理速度も向上することが示せた.
- 2002-02-15
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