信号の同期性を学習するホップフィールドネットを用いたパターンパスフィルタ
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概要
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複雑に入り組んだ周波数スペクトルを有する複数の信号成分の中から, 特定の信号成分のみを抽出するという作業は, 「カクテルパーティ効果」の単純な形態とみなすことができる. この作業の実行用に, 同期して生起する周波数成分の組をパターンとして学習・記憶し, それらのみを通過させる, 新しい「パターンパスフィルタ」を提案する. このモデルは, 周波数分析を行う3層フィードフォワードネットと, 同期成分を抽出するホップフィールドネットから構成される. 同期関係はホップフィールドネット内でヘッブ学習により獲得される. シミュレーションでは男女の単母音発声音を良好に分離できた. 本モデルの動作速度はホップフィールドネットの収束速度に依存し, 実時間動作は専用アナログニューロ回路によってのみ達成される. そこで, 学習機能内蔵型アナログニューロLSIを用いてホップフィールドネットの高速動作を実験的に確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-05-25
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