著者

佃 卓磨 甲藤二郎

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告音楽情報科学(MUS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2002, no.14, pp.39-44, 2002-02-15

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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。In this paper, we investigate an effective learning way for back propagation using frequency spectrums which are transformed from PCM data with wavelet transform. We suggest a winner unit algorithm that output layers and target values are set so as to identify a sound source, and a reset algorithm that coupling coefficient is controlled according to the target values. As a result, we have confirmed that the total learning efficiency is improved though the calculated amount for each back propagation step increases slightly. We also investigate a way that improves the recognition rate and the processing speed by applying Neural Network learned with single sound waves to choral sound waves. We suggest an algorithm that Neural Network identifies a single sound wave from mixed two sound waves, and after one wave is separated from the mixed wave, the other wave is identified by the same Neural Network. As a result, we have confirmed that the recognition rate of the sound source identification and the processing speed are improved.