FPGAを用いたパルスニューロンモデルによる音源定位及び音源種類の識別システムの実装(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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パルスニューロンモデルは音信号のような時系列情報を扱うのに適しており,かつ演算が単純であるためハードウェア化が容易であるという利点をもつ.本論文では,その利点をいかし実際にFPGAを用いてハードウェア上にパルスニューロンモデルを実装した.更に実装されたパルスニューロンモデルを組み合わせることで時間差検出ネットワーク及び競合学習ネットワークを電子回路として構成し,入力音から音源定位と音源種類の識別を同時に行うシステムを構築した.実験の結果,ハードウェア実装をした本システムが音源定位と音源種類の識別を計算機シミュレーションと比較して高速に行うことができ,かつ従来手法と比較して少ない回路数で実装できることが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-11-01
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
-
岩佐 要
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
-
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
-
岩佐 要
名古屋工業大学大学院
-
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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