| 講演名 | 2007-03-16 パルスニューラルネットワークを用いたピッチ不変音源種類同定システムに関する研究 奥井 広高, 岩佐 要, クグレ マウリシオ, 黒柳 奨, 岩田 彰, |
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| 抄録(和) | 我々はこれまでにパルスニューラルネットワークを用いた音源種類同定システムを提案した.このパルスニューラルネットワークを用いた音源種類同定システムは,学習音と同じスペクトルパターンであれば同定が可能である.しかし,同じ音種であっても学習音と音の高さが異なるものについてはスペクトルパターンが異なるため同定ができないという問題があった.この問題は学習音の音種において,全ての音の高さの学習を行えばこの問題は解決するがメモリの使用量や学習における計算量の増大などの点で現実的ではない.一般的に音は同じ音程であれば音の高さが変化すると,基本周波数は変化するが倍音構成成分は変化しない.そこで本稿ではこの音の特性を用いることで音の高さが変化する際のスペクトルパターンの変化に対応する音源種類同定システムの提案をし,従来手法との比較実験を行い提案手法の有効性を検討する. |
| 抄録(英) | Recently, a sound source localization system using pulsed neural networks had been proposed. This system, based on a SOM algorithm, can successfully identify several kinds of sound sources. However, when the sound pitch is different from the training data, the system becomes unable to identify the source correctly. This problem can be solved by training the system with all pitches required for recognition. However, the required amount of memory and computational complexity make this approach unpractical. For a determined sound source, when the pitch changes, only the fundamental frequency changes, but the harmonic overtone components' relation remains the same. In this paper, we propose an extension of the present system that considers the harmonic overtone information when identifying a sound source. The performance of the proposed system is compared with the previous model by several experiments. |
| キーワード(和) | パルスニューロンモデル / 自己組織化マップ / 競合学習則 / 基本周波数 |
| キーワード(英) | Pulsed Neuron Model / Self Organizing Map / Competition Learning / fundamental frequency |
| 資料番号 | NC2006-206 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2007/3/9(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | パルスニューラルネットワークを用いたピッチ不変音源種類同定システムに関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The pitch invariant sound source localization system using pulsed neural networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | パルスニューロンモデル / Pulsed Neuron Model |
| キーワード(2)（和/英） | 自己組織化マップ / Self Organizing Map |
| キーワード(3)（和/英） | 競合学習則 / Competition Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 基本周波数 / fundamental frequency |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 奥井 広高 / Hirotaka OKUI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岩佐 要 / Kaname IWASA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | クグレ マウリシオ / Mauricio KUGLER |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 黒柳 奨 / Susumu KUROYANAGI |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 岩田 彰 / Akira IWATA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2007-03-16 |
| 資料番号 | NC2006-206 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 590 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |