聴覚情報処理のための競合学習パルスニューラルネットワークCONP-II(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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我々はパルスニューラルネットワークを用いた聴覚情報処理システムによる,周辺環境把握システムの構築に関する研究を行っており,これまでに入力信号の時間的な変化に追従して勝者ニューロンを決定できる競合学習ネットワークCONPを提案している.実環境にCONPを適用することを考えた場合,CONPは入力パターンベクトルをそのまま量子化するため,複数の音源から音が発せられた場合にはその混在パターンを学習してしまうという問題点がある.そこで,本論文ではCONPの改良を行い,残響成分等の影響を受けずに複数音源から発せられた信号の分離学習が可能な新しい競合学習ネットワークCONP-IIを提案する.計算機シミュレーションの結果,音の立上りをずらした複数の音を混合した信号に対してCONP-IIを用いた場合,それぞれの音を分離してベクトル量子化が可能であることが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-01
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
黒柳 奨
名古屋工業大学工学研究科情報工学専攻
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
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