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

摘要

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種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．