JPH11332000A - 動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法及び電気音響装置 - Google Patents
動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法及び電気音響装置Info
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- JPH11332000A JPH11332000A JP10130749A JP13074998A JPH11332000A JP H11332000 A JPH11332000 A JP H11332000A JP 10130749 A JP10130749 A JP 10130749A JP 13074998 A JP13074998 A JP 13074998A JP H11332000 A JPH11332000 A JP H11332000A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 少ないパラメータの設定で音像定位、音像移
動が自在に可能となる電気音響装置を構成する。 【解決手段】 滑らかで連続的な特性を有する時系列信
号Ｉ(t)を入力するための外部入力信号部Ａと、この外
部入力信号手段Ａからの時系列信号ｓi(t)を動的に処理
するための、非線形振動子からなる非線形動的信号処理
部Ｂと、この非線形動的信号処理部Ｂから出力された時
系列信号ｙi(t)を、目標の波形の時系列信号ｚ(t)に合
成するための非線形信号合成部Ｃとを備えたＲＮＮによ
って動的信号処理装置を構成する。そして、この動的信
号処理装置を適応フィルタ22R,22L,24R,24Lとして音源2
1R,21Lに接続し、この適応フィルタの出力をスピーカ11
R,11Lから出力される構成にする。
動が自在に可能となる電気音響装置を構成する。 【解決手段】 滑らかで連続的な特性を有する時系列信
号Ｉ(t)を入力するための外部入力信号部Ａと、この外
部入力信号手段Ａからの時系列信号ｓi(t)を動的に処理
するための、非線形振動子からなる非線形動的信号処理
部Ｂと、この非線形動的信号処理部Ｂから出力された時
系列信号ｙi(t)を、目標の波形の時系列信号ｚ(t)に合
成するための非線形信号合成部Ｃとを備えたＲＮＮによ
って動的信号処理装置を構成する。そして、この動的信
号処理装置を適応フィルタ22R,22L,24R,24Lとして音源2
1R,21Lに接続し、この適応フィルタの出力をスピーカ11
R,11Lから出力される構成にする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、動的信号処理装置
の内部パラメータ決定方法及び電気音響装置に関する。
の内部パラメータ決定方法及び電気音響装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】人間の感覚器官に刺激を与える方法とし
ては、光により視覚系を刺激するもの、音響により聴覚
系を刺激するもの、振動により触覚を刺激するものなど
が広く知られている。これらの刺激方法のうち、航空機
や宇宙船、船舶、鉄道車輛、自動車などの移動体におけ
る警報呈示には、操縦者若しくは運転者、乗員、乗客の
注意を喚起させ、危険に対処するために必要な回避行動
を誘起させるのに十分な情報量を、運転操作に与える影
響が極力少ない形態で伝達することが可能であることか
ら、音響呈示を用いることが望ましい。
ては、光により視覚系を刺激するもの、音響により聴覚
系を刺激するもの、振動により触覚を刺激するものなど
が広く知られている。これらの刺激方法のうち、航空機
や宇宙船、船舶、鉄道車輛、自動車などの移動体におけ
る警報呈示には、操縦者若しくは運転者、乗員、乗客の
注意を喚起させ、危険に対処するために必要な回避行動
を誘起させるのに十分な情報量を、運転操作に与える影
響が極力少ない形態で伝達することが可能であることか
ら、音響呈示を用いることが望ましい。
【０００３】音声や音響などの時系列信号を変換するた
めの電気的なフィルタとしては、たとえば特開平０８−
０１９０８５号公報に記載されたものが知られている。
図１０は、この従来技術における時系列信号の処理装置
として用いられるＦＩＲ（Finite Impulse Response）
方式のフィルタ回路を示している。
めの電気的なフィルタとしては、たとえば特開平０８−
０１９０８５号公報に記載されたものが知られている。
図１０は、この従来技術における時系列信号の処理装置
として用いられるＦＩＲ（Finite Impulse Response）
方式のフィルタ回路を示している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが図１０に示し
た従来のＦＩＲフィルタでは、畳み込み計算部のタップ
数が［０］〜［４０９５］までの４０９６に達している
ため、これをコンピュータ（通常、音響装置に内蔵され
るマイクロコンピュータ）上に構築するためには膨大な
量の記憶空間をコンピュータ内部に確保しておく必要が
あり、車載装置として利用するには大形化が避けられな
い問題点があった。
た従来のＦＩＲフィルタでは、畳み込み計算部のタップ
数が［０］〜［４０９５］までの４０９６に達している
ため、これをコンピュータ（通常、音響装置に内蔵され
るマイクロコンピュータ）上に構築するためには膨大な
量の記憶空間をコンピュータ内部に確保しておく必要が
あり、車載装置として利用するには大形化が避けられな
い問題点があった。
【０００５】また一般に、図１０に示したようなＦＩＲ
フィルタでは、音像定位やスピーカの特性補償など、音
響信号の濾波処理のために必要なフィルタ係数を求める
ためにはインパルス応答の算出が必要である。そこでは
まず、正確なフィルタ係数の計測が必要であるが、その
ためには全ての振動数帯域に渡る振動成分を有するイン
パルス応答若しくはホワイトノイズ応答を計測する必要
がある。ところが、一般に入手可能なスピーカは、全て
の振動数帯域に渡って常に平坦な応答を出すとは限らな
い上に、実際にフィルタの使われる環境が音の反射や吸
収の強いものであるので、ＦＩＲフィルタの係数設計が
困難な場合が多いという問題点があった。
フィルタでは、音像定位やスピーカの特性補償など、音
響信号の濾波処理のために必要なフィルタ係数を求める
ためにはインパルス応答の算出が必要である。そこでは
まず、正確なフィルタ係数の計測が必要であるが、その
ためには全ての振動数帯域に渡る振動成分を有するイン
パルス応答若しくはホワイトノイズ応答を計測する必要
がある。ところが、一般に入手可能なスピーカは、全て
の振動数帯域に渡って常に平坦な応答を出すとは限らな
い上に、実際にフィルタの使われる環境が音の反射や吸
収の強いものであるので、ＦＩＲフィルタの係数設計が
困難な場合が多いという問題点があった。
【０００６】加えて、ＦＩＲフィルタが一般に、フィー
ドバック部分を有さないという構造上の制約から、ダイ
ナミクス（過去のサンプリングの結果を踏まえた制御）
を伴う非線形な入出力関係の再現は不可能である問題点
もあった。
ドバック部分を有さないという構造上の制約から、ダイ
ナミクス（過去のサンプリングの結果を踏まえた制御）
を伴う非線形な入出力関係の再現は不可能である問題点
もあった。
【０００７】本発明はこのような従来の問題点に鑑みて
なされたものであり、移動体の内外や建築物の内外な
ど、反射や吸収などにより音声、音響の伝播が妨害を受
けるような環境下にあって、人の耳に優しく、煩わしさ
の伴わない、通常の音量で呈示された場合においても、
聴者に音像の定位感及び音像の移動感を与え、容易に聞
き取らせることができ、直感的に理解させることがで
き、その結果として聴者の注意を確実に喚起することが
できる、音響警報出力に利用して有用な電気音響装置を
提供することを目的とする。
なされたものであり、移動体の内外や建築物の内外な
ど、反射や吸収などにより音声、音響の伝播が妨害を受
けるような環境下にあって、人の耳に優しく、煩わしさ
の伴わない、通常の音量で呈示された場合においても、
聴者に音像の定位感及び音像の移動感を与え、容易に聞
き取らせることができ、直感的に理解させることがで
き、その結果として聴者の注意を確実に喚起することが
できる、音響警報出力に利用して有用な電気音響装置を
提供することを目的とする。
【０００８】本発明はまた、電気音響装置において、２
スピーカ方式による音像定位、音像移動を行うに際に発
生しがちなクロストークをキャンセルするための最適な
伝達関数を生成し、またスピーカのような現実の電気音
響変換装置の特性を補償し、理想特性を実現するための
適応フィルタを構成するために使用される、内部ダイナ
ミクスを伴うリカレントニューラルネットワーク（Recu
rrent Neural Network:ＲＮＮ）によって構成される動
的信号処理装置の内部パラメータ決定方法を提供するこ
とを目的とする。
スピーカ方式による音像定位、音像移動を行うに際に発
生しがちなクロストークをキャンセルするための最適な
伝達関数を生成し、またスピーカのような現実の電気音
響変換装置の特性を補償し、理想特性を実現するための
適応フィルタを構成するために使用される、内部ダイナ
ミクスを伴うリカレントニューラルネットワーク（Recu
rrent Neural Network:ＲＮＮ）によって構成される動
的信号処理装置の内部パラメータ決定方法を提供するこ
とを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、時系
列信号Ｉ(t)を入力するための外部入力信号手段Ａと、
前記外部入力信号手段Ａからの時系列信号ｓi(t)を動的
に処理するための、非線形振動子からなる非線形動的信
号処理手段Ｂと、前記非線形動的信号処理手段Ｂから出
力された時系列信号ｙj(t)を、目標の波形の時系列信号
ｚ(t)に合成するための非線形信号合成手段Ｃとを持
ち、内部ダイナミクスを有するＲＮＮにより構成される
動的信号処理装置に対して、当該動的信号処理装置に入
力する時系列信号Ｉ(t)と当該動的信号処理装置から出
力する時系列信号ｚ(t)との間における望ましい入出力
関係を実現するため、前記外部信号入力手段Ａの有する
フィードフォワード結合係数ｗAiと、前記非線形動的信
号処理手段Ｂの有するフィードフォワード結合係数ｗBj
i、自己結合係数μi、回帰結合係数νi、温度係数Ｔ
Bj、遅延素子Ｄiの時定数τiと、前記非線形信号合成手
段Ｃの有するフィードフォワード結合係数ｗCj、非線形
素子の温度係数ＴCなどの内部パラメータを誤差逆伝播
法のような学習アルゴリズムによって決定するものであ
り、これにより、任意の時系列信号の間の非線形な入出
力関係を、動的なダイナミクスを伴う信号処理により、
少数の内部パラメータを用いて実現することができる。
列信号Ｉ(t)を入力するための外部入力信号手段Ａと、
前記外部入力信号手段Ａからの時系列信号ｓi(t)を動的
に処理するための、非線形振動子からなる非線形動的信
号処理手段Ｂと、前記非線形動的信号処理手段Ｂから出
力された時系列信号ｙj(t)を、目標の波形の時系列信号
ｚ(t)に合成するための非線形信号合成手段Ｃとを持
ち、内部ダイナミクスを有するＲＮＮにより構成される
動的信号処理装置に対して、当該動的信号処理装置に入
力する時系列信号Ｉ(t)と当該動的信号処理装置から出
力する時系列信号ｚ(t)との間における望ましい入出力
関係を実現するため、前記外部信号入力手段Ａの有する
フィードフォワード結合係数ｗAiと、前記非線形動的信
号処理手段Ｂの有するフィードフォワード結合係数ｗBj
i、自己結合係数μi、回帰結合係数νi、温度係数Ｔ
Bj、遅延素子Ｄiの時定数τiと、前記非線形信号合成手
段Ｃの有するフィードフォワード結合係数ｗCj、非線形
素子の温度係数ＴCなどの内部パラメータを誤差逆伝播
法のような学習アルゴリズムによって決定するものであ
り、これにより、任意の時系列信号の間の非線形な入出
力関係を、動的なダイナミクスを伴う信号処理により、
少数の内部パラメータを用いて実現することができる。
【００１０】請求項２の発明の動的信号処理装置の内部
パラメータ決定方法は、可聴帯域の音声信号など、滑ら
かで連続的な特性を有する時系列信号Ｉ(t)を入力する
ための外部入力信号手段Ａと、前記外部入力信号手段Ａ
からの時系列信号ｓi(t)を動的に処理するための、非線
形振動子からなる非線形動的信号処理手段Ｂと、前記非
線形動的信号処理手段Ｂから出力された時系列信号ｙj
(t)を、目標の波形の時系列信号ｚ(t)に合成するための
非線形信号合成手段Ｃとを持ち、内部ダイナミクスを有
するＲＮＮにより構成される動的信号処理装置に対し
て、前記非線形動的信号処理手段Ｂを構成するに際し、
対象系の振動の固有モードを予め計測し、それらの時定
数が当該非線形動的信号処理手段の特性時定数となるよ
うにその内部パラメータ、すなわち、フィードフォワー
ド結合係数ｗBji、自己結合係数μi、回帰結合係数ν
i、温度係数ＴBi、遅延素子Ｄiの時定数τiなどを先験
的知識に基づいて導出された公式を適用して決定するも
のであり、これにより、少ない数の非線形振動子により
任意の時系列信号の間の非線形な入出力関係を実現する
ことができるだけでなく、内部ダイナミクスを担うＲＮ
Ｎ部のフィードフォワード結合や自己結合、回帰結合の
係数を学習時に固定しておくことができ、請求項３、請
求項５、請求項６の発明の動的信号処理装置の内部パラ
メータ決定方法で採用する内部パラメータの学習を安定
かつ速やかに実行できるようにする。
パラメータ決定方法は、可聴帯域の音声信号など、滑ら
かで連続的な特性を有する時系列信号Ｉ(t)を入力する
ための外部入力信号手段Ａと、前記外部入力信号手段Ａ
からの時系列信号ｓi(t)を動的に処理するための、非線
形振動子からなる非線形動的信号処理手段Ｂと、前記非
線形動的信号処理手段Ｂから出力された時系列信号ｙj
(t)を、目標の波形の時系列信号ｚ(t)に合成するための
非線形信号合成手段Ｃとを持ち、内部ダイナミクスを有
するＲＮＮにより構成される動的信号処理装置に対し
て、前記非線形動的信号処理手段Ｂを構成するに際し、
対象系の振動の固有モードを予め計測し、それらの時定
数が当該非線形動的信号処理手段の特性時定数となるよ
うにその内部パラメータ、すなわち、フィードフォワー
ド結合係数ｗBji、自己結合係数μi、回帰結合係数ν
i、温度係数ＴBi、遅延素子Ｄiの時定数τiなどを先験
的知識に基づいて導出された公式を適用して決定するも
のであり、これにより、少ない数の非線形振動子により
任意の時系列信号の間の非線形な入出力関係を実現する
ことができるだけでなく、内部ダイナミクスを担うＲＮ
Ｎ部のフィードフォワード結合や自己結合、回帰結合の
係数を学習時に固定しておくことができ、請求項３、請
求項５、請求項６の発明の動的信号処理装置の内部パラ
メータ決定方法で採用する内部パラメータの学習を安定
かつ速やかに実行できるようにする。
【００１１】請求項３の発明は、請求項１又は２の動的
信号処理装置の内部パラメータ決定方法において、前記
非線形動的信号処理手段Ｂの内部パラメータが予め決定
されている場合に、前記外部信号入力手段Ａのフィード
フォワード結合係数ｗAi、前記非線形信号合成手段Ｃの
フィードフォワード結合係数ｗCj及び温度係数ＴCのう
ちの１又は複数の内部パラメータを学習アルゴリズムに
よって決定するものであり、これにより、任意の時系列
信号の間の非線形な入出力関係を動的なダイナミクスを
伴う信号処理を用いて実現するために必要とされる、外
部信号入力手段Ａと非線形信号合成手段Ｃそれぞれのフ
ィードフォワード部分の具体的な結合係数を学習を通じ
て獲得することができる。
信号処理装置の内部パラメータ決定方法において、前記
非線形動的信号処理手段Ｂの内部パラメータが予め決定
されている場合に、前記外部信号入力手段Ａのフィード
フォワード結合係数ｗAi、前記非線形信号合成手段Ｃの
フィードフォワード結合係数ｗCj及び温度係数ＴCのう
ちの１又は複数の内部パラメータを学習アルゴリズムに
よって決定するものであり、これにより、任意の時系列
信号の間の非線形な入出力関係を動的なダイナミクスを
伴う信号処理を用いて実現するために必要とされる、外
部信号入力手段Ａと非線形信号合成手段Ｃそれぞれのフ
ィードフォワード部分の具体的な結合係数を学習を通じ
て獲得することができる。
【００１２】請求項４の発明は、請求項１〜３の動的信
号処理装置の内部パラメータ決定方法において、前記外
部信号入力手段Ａ、非線形動的信号処理手段Ｂ及び非線
形信号合成手段Ｃの内部パラメータが決定された後に、
対象系の振動の固有モードの時定数が変化した場合に、
前記非線形動的信号処理手段Ｂの遅延素子Ｄiの特性時
定数τiを変化後の対象系の振動の固有モードの時定数
に対応させて再調整するものである。
号処理装置の内部パラメータ決定方法において、前記外
部信号入力手段Ａ、非線形動的信号処理手段Ｂ及び非線
形信号合成手段Ｃの内部パラメータが決定された後に、
対象系の振動の固有モードの時定数が変化した場合に、
前記非線形動的信号処理手段Ｂの遅延素子Ｄiの特性時
定数τiを変化後の対象系の振動の固有モードの時定数
に対応させて再調整するものである。
【００１３】請求項５の発明は、請求項１〜３の動的信
号処理装置の内部パラメータ決定方法において、前記外
部信号入力手段Ａ、非線形動的信号処理手段Ｂ及び非線
形信号合成手段Ｃの内部パラメータが決定された後に、
対象系の振動振幅や振動波形を支配する伝達関数が変化
した場合に、前記外部信号入力手段Ａのフィードフォワ
ード結合係数ｗAi、前記非線形信号合成手段Ｃのフィー
ドフォワード結合係数ｗCi及び温度係数ＴCのうちの１
又は複数の内部パラメータを変化後の伝達関数に対応さ
せて再調整するものである。
号処理装置の内部パラメータ決定方法において、前記外
部信号入力手段Ａ、非線形動的信号処理手段Ｂ及び非線
形信号合成手段Ｃの内部パラメータが決定された後に、
対象系の振動振幅や振動波形を支配する伝達関数が変化
した場合に、前記外部信号入力手段Ａのフィードフォワ
ード結合係数ｗAi、前記非線形信号合成手段Ｃのフィー
ドフォワード結合係数ｗCi及び温度係数ＴCのうちの１
又は複数の内部パラメータを変化後の伝達関数に対応さ
せて再調整するものである。
【００１４】請求項６の発明は、請求項１〜３の動的信
号処理装置の内部パラメータ決定方法において、前記外
部信号入力手段Ａ、非線形動的信号処理手段Ｂ及び非線
形信号合成手段Ｃの内部パラメータを決定し、当該動的
信号処理装置を電気音響装置に組込むに際し、従来のイ
ンパルス応答法に加え、実際に使用されるものと同一若
しくは同等の性質を有する時系列信号の望ましい入出力
関係を当該動的信号処理装置の内部ダイナミクスとして
実現するために、公式による計算、時定数の調整又は学
習アルゴリズムによって内部パラメータの値を決定する
ものである。
号処理装置の内部パラメータ決定方法において、前記外
部信号入力手段Ａ、非線形動的信号処理手段Ｂ及び非線
形信号合成手段Ｃの内部パラメータを決定し、当該動的
信号処理装置を電気音響装置に組込むに際し、従来のイ
ンパルス応答法に加え、実際に使用されるものと同一若
しくは同等の性質を有する時系列信号の望ましい入出力
関係を当該動的信号処理装置の内部ダイナミクスとして
実現するために、公式による計算、時定数の調整又は学
習アルゴリズムによって内部パラメータの値を決定する
ものである。
【００１５】請求項４〜６の発明の動的信号処理装置の
内部パラメータ決定方法では、インパルス信号やホワイ
トノイズ信号に限定されない、実際に使用されるものと
同等の性質を有する時系列信号の入出力関係に基づいた
学習により、ＲＮＮにより構成される動的信号処理装置
の内部ダイナミクスを最適化することができる。これに
より、当該動的信号処理装置を電気音響装置の適応フィ
ルタに採用すれば、音響警報を呈示する空間の反射・吸
収の差異、頭部形状の個人差など、音響呈示環境の伝達
関数の変化、経時変化や気象条件の変化などによるスピ
ーカのような電気音響変換装置の特性の変化に対処する
ことができるようになる。
内部パラメータ決定方法では、インパルス信号やホワイ
トノイズ信号に限定されない、実際に使用されるものと
同等の性質を有する時系列信号の入出力関係に基づいた
学習により、ＲＮＮにより構成される動的信号処理装置
の内部ダイナミクスを最適化することができる。これに
より、当該動的信号処理装置を電気音響装置の適応フィ
ルタに採用すれば、音響警報を呈示する空間の反射・吸
収の差異、頭部形状の個人差など、音響呈示環境の伝達
関数の変化、経時変化や気象条件の変化などによるスピ
ーカのような電気音響変換装置の特性の変化に対処する
ことができるようになる。
【００１６】請求項７の発明の電気音響装置は、滑らか
で連続的な特性を有する時系列信号Ｉ(t)を入力するた
めの外部入力信号手段Ａと、前記外部入力信号手段Ａか
らの時系列信号ｓi(t)を動的に処理するための、非線形
振動子からなる非線形動的信号処理手段Ｂと、前記非線
形動的信号処理手段Ｂから出力された時系列信号ｙi(t)
を、目標の波形の時系列信号ｚ(t)に合成するための非
線形信号合成手段Ｃとを備えたＲＮＮによって構成され
る動的信号処理装置と、前記動的信号処理装置に音信号
を入力する音源と、前記動的信号処理装置の出力信号を
音信号に再生して出力する電気音響変換装置とを備えた
ものである。
で連続的な特性を有する時系列信号Ｉ(t)を入力するた
めの外部入力信号手段Ａと、前記外部入力信号手段Ａか
らの時系列信号ｓi(t)を動的に処理するための、非線形
振動子からなる非線形動的信号処理手段Ｂと、前記非線
形動的信号処理手段Ｂから出力された時系列信号ｙi(t)
を、目標の波形の時系列信号ｚ(t)に合成するための非
線形信号合成手段Ｃとを備えたＲＮＮによって構成され
る動的信号処理装置と、前記動的信号処理装置に音信号
を入力する音源と、前記動的信号処理装置の出力信号を
音信号に再生して出力する電気音響変換装置とを備えた
ものである。
【００１７】請求項７の発明の電気音響装置では、請求
項１〜６の動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法
を用いて各部の内部パラメータを最適なものに決定した
動的信号処理装置を採用しているので、音源からの入力
信号を動的信号処理装置によって当該電気音響装置の設
置される音場の音響特性を反映させた最適な時系列信号
に変換し、電気音響変換装置から出力させることができ
る。したがって、動的信号処理装置の内部パラメータを
適切なものに設定、調整することにより、単純な波形の
音源を用いても、移動体の内外や建築物の内外など、反
射や吸収などにより音声、音響の伝播が妨害を受けるよ
うな環境下にあって、人の耳に優しく、煩わしさの伴わ
ない、通常の音量で呈示された場合においても、聴者に
音像の定位感及び音像の移動感を与え、容易に聞き取ら
せることができ、直感的に理解させることができ、その
結果として聴者の注意を確実に喚起することができる振
動波形、振動振幅の音響警報を作成して出力することが
できる。
項１〜６の動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法
を用いて各部の内部パラメータを最適なものに決定した
動的信号処理装置を採用しているので、音源からの入力
信号を動的信号処理装置によって当該電気音響装置の設
置される音場の音響特性を反映させた最適な時系列信号
に変換し、電気音響変換装置から出力させることができ
る。したがって、動的信号処理装置の内部パラメータを
適切なものに設定、調整することにより、単純な波形の
音源を用いても、移動体の内外や建築物の内外など、反
射や吸収などにより音声、音響の伝播が妨害を受けるよ
うな環境下にあって、人の耳に優しく、煩わしさの伴わ
ない、通常の音量で呈示された場合においても、聴者に
音像の定位感及び音像の移動感を与え、容易に聞き取ら
せることができ、直感的に理解させることができ、その
結果として聴者の注意を確実に喚起することができる振
動波形、振動振幅の音響警報を作成して出力することが
できる。
【００１８】
【発明の効果】請求項１の発明によれば、内部ダイナミ
クスを有するＲＮＮにより構成される動的信号処理装置
の内部パラメータを学習アルゴリズムによって決定する
ので、任意の時系列信号の間の非線形な入出力関係を、
動的なダイナミクスを伴う信号処理により、少数の内部
パラメータを用いて実現することができる。
クスを有するＲＮＮにより構成される動的信号処理装置
の内部パラメータを学習アルゴリズムによって決定する
ので、任意の時系列信号の間の非線形な入出力関係を、
動的なダイナミクスを伴う信号処理により、少数の内部
パラメータを用いて実現することができる。
【００１９】請求項２の発明によれば、内部ダイナミク
スを有するＲＮＮにより構成される動的信号処理装置の
内部パラメータを先験的知識に基づいて導出された公式
を適用して決定するので、少ない数の非線形振動子によ
り任意の時系列信号の間の非線形な入出力関係を実現す
ることができる。
スを有するＲＮＮにより構成される動的信号処理装置の
内部パラメータを先験的知識に基づいて導出された公式
を適用して決定するので、少ない数の非線形振動子によ
り任意の時系列信号の間の非線形な入出力関係を実現す
ることができる。
【００２０】請求項３の発明によれば、動的信号処理装
置の非線形動的信号処理手段の内部パラメータが予め決
定されている場合に、外部信号入力手段と非線形信号合
成手段の内部パラメータを学習アルゴリズムによって決
定するので、任意の時系列信号の間の非線形な入出力関
係を動的なダイナミクスを伴う信号処理を用いて実現す
るために必要とされる、外部信号入力手段と非線形信号
合成手段それぞれのフィードフォワード部分の具体的な
結合係数を学習を通じて獲得することができる。
置の非線形動的信号処理手段の内部パラメータが予め決
定されている場合に、外部信号入力手段と非線形信号合
成手段の内部パラメータを学習アルゴリズムによって決
定するので、任意の時系列信号の間の非線形な入出力関
係を動的なダイナミクスを伴う信号処理を用いて実現す
るために必要とされる、外部信号入力手段と非線形信号
合成手段それぞれのフィードフォワード部分の具体的な
結合係数を学習を通じて獲得することができる。
【００２１】請求項４〜６の発明によれば、インパルス
信号やホワイトノイズ信号に限定されない、実際に使用
されるものと同等の性質を有する時系列信号の入出力関
係に基づいた学習により、ＲＮＮにより構成される動的
信号処理装置の内部ダイナミクスを最適化することがで
き、これにより、当該動的信号処理装置を電気音響装置
の適応フィルタに採用すれば、音響警報を呈示する空間
の反射・吸収の差異、頭部形状の個人差など、音響呈示
環境の伝達関数の変化、経時変化や気象条件の変化など
によるスピーカのような電気音響変換装置の特性の変化
に対処することができるようになる。
信号やホワイトノイズ信号に限定されない、実際に使用
されるものと同等の性質を有する時系列信号の入出力関
係に基づいた学習により、ＲＮＮにより構成される動的
信号処理装置の内部ダイナミクスを最適化することがで
き、これにより、当該動的信号処理装置を電気音響装置
の適応フィルタに採用すれば、音響警報を呈示する空間
の反射・吸収の差異、頭部形状の個人差など、音響呈示
環境の伝達関数の変化、経時変化や気象条件の変化など
によるスピーカのような電気音響変換装置の特性の変化
に対処することができるようになる。
【００２２】すなわち、スピーカに代表される電気音響
変換装置が、全ての振動数域に渡って平坦な応答を示さ
ない場合や、音源と聴取点の間の伝達関数が非線形の場
合にも、実際に使用されるものと同一若しくは同等の性
質を有する時系列信号の入出力関係の学習により、理想
特性を実現し得る、非線形ダイナミクスを有する適応フ
ィルタを容易に構築することができる。その結果、移動
体の内外や建築物の内外など、反射や吸収などにより音
声、音響の伝播が妨害を受けるような環境下にあって
も、人の耳に優しく、煩わしさの伴わない、通常の音量
で呈示された場合においても、簡単に音像の定位感及び
音像の移動感を聴者に与えることができ、聴者にとって
聞き取ることが容易であり、直感的に理解することがで
き、聴者の注意を確実に喚起することができる音響警報
の呈示ができるようになる。
変換装置が、全ての振動数域に渡って平坦な応答を示さ
ない場合や、音源と聴取点の間の伝達関数が非線形の場
合にも、実際に使用されるものと同一若しくは同等の性
質を有する時系列信号の入出力関係の学習により、理想
特性を実現し得る、非線形ダイナミクスを有する適応フ
ィルタを容易に構築することができる。その結果、移動
体の内外や建築物の内外など、反射や吸収などにより音
声、音響の伝播が妨害を受けるような環境下にあって
も、人の耳に優しく、煩わしさの伴わない、通常の音量
で呈示された場合においても、簡単に音像の定位感及び
音像の移動感を聴者に与えることができ、聴者にとって
聞き取ることが容易であり、直感的に理解することがで
き、聴者の注意を確実に喚起することができる音響警報
の呈示ができるようになる。
【００２３】その結果、航空機や宇宙船、船舶、鉄道車
輛、自動車などすべての移動体における警報の呈示に際
して、操縦者、若しくは運転者、乗員、乗客の注意を喚
起するための、運転操作への影響が少ないうえに、危険
に対処するための、適切な回避行動を誘起させるのに十
分な情報を持つ音声信号の伝達が可能である。
輛、自動車などすべての移動体における警報の呈示に際
して、操縦者、若しくは運転者、乗員、乗客の注意を喚
起するための、運転操作への影響が少ないうえに、危険
に対処するための、適切な回避行動を誘起させるのに十
分な情報を持つ音声信号の伝達が可能である。
【００２４】特に、２スピーカ方式による音像定位・音
像移動を行うに際しての、クロストークをキャンセルす
るための伝達関数の生成や、スピーカのように現実の電
気音響変換装置の特性を補償し、理想特性を実現するた
めの適応フィルタを構成するに際して使用される、内部
ダイナミクスを伴う動的信号処理装置の実現が図れる。
像移動を行うに際しての、クロストークをキャンセルす
るための伝達関数の生成や、スピーカのように現実の電
気音響変換装置の特性を補償し、理想特性を実現するた
めの適応フィルタを構成するに際して使用される、内部
ダイナミクスを伴う動的信号処理装置の実現が図れる。
【００２５】請求項７の発明によれば、請求項１〜６の
動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法を用いて各
部の内部パラメータを最適なものに決定した動的信号処
理装置を適応フィルタとして採用しているので、音源か
らの入力信号を動的信号処理装置によって当該電気音響
装置の設置される音場の音響特性を反映させた最適な時
系列信号に変換し、電気音響変換装置から出力させるこ
とができる。したがって、動的信号処理装置の内部パラ
メータを適切なものに設定、調整することにより、単純
な波形の音源を用いても、移動体の内外や建築物の内外
など、反射や吸収などにより音声、音響の伝播が妨害を
受けるような環境下にあって、人の耳に優しく、煩わし
さの伴わない、通常の音量で呈示された場合において
も、聴者に音像の定位感及び音像の移動感を与え、容易
に聞き取らせることができ、直感的に理解させることが
でき、その結果として聴者の注意を確実に喚起すること
ができる振動波形、振動振幅の音響警報を作成して出力
することができる。
動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法を用いて各
部の内部パラメータを最適なものに決定した動的信号処
理装置を適応フィルタとして採用しているので、音源か
らの入力信号を動的信号処理装置によって当該電気音響
装置の設置される音場の音響特性を反映させた最適な時
系列信号に変換し、電気音響変換装置から出力させるこ
とができる。したがって、動的信号処理装置の内部パラ
メータを適切なものに設定、調整することにより、単純
な波形の音源を用いても、移動体の内外や建築物の内外
など、反射や吸収などにより音声、音響の伝播が妨害を
受けるような環境下にあって、人の耳に優しく、煩わし
さの伴わない、通常の音量で呈示された場合において
も、聴者に音像の定位感及び音像の移動感を与え、容易
に聞き取らせることができ、直感的に理解させることが
でき、その結果として聴者の注意を確実に喚起すること
ができる振動波形、振動振幅の音響警報を作成して出力
することができる。
【００２６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図に
基づいて詳説する。本発明の第１の実施の形態の動的信
号処理装置の内部パラメータ決定方法を説明する。図１
は本発明の動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法
を使用する動的信号処理装置の構成を示している。ここ
ではまず、微分方程式で記述される連続動作の動的信号
処理装置の内部パラメータ決定方法の実施の形態につい
て説明する。
基づいて詳説する。本発明の第１の実施の形態の動的信
号処理装置の内部パラメータ決定方法を説明する。図１
は本発明の動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法
を使用する動的信号処理装置の構成を示している。ここ
ではまず、微分方程式で記述される連続動作の動的信号
処理装置の内部パラメータ決定方法の実施の形態につい
て説明する。
【００２７】図１に示す動的信号処理装置は、可聴帯域
の音声信号など、滑らかで連続的な特性を有する時系列
信号Ｉ(t)を入力するための外部入力信号処理部Ａと、
この外部入力信号処理部Ａからの時系列信号ｓi(t)を動
的に処理するための、非線形振動子からなる非線形動的
信号処理部Ｂと、この非線形動的信号処理部Ｂから出力
された時系列信号ｙj(t)を目標の波形の時系列信号ｚ
(t)に合成するための非線形信号合成部Ｃとを持ち、内
部ダイナミクスを有するＲＮＮにより構成される。
の音声信号など、滑らかで連続的な特性を有する時系列
信号Ｉ(t)を入力するための外部入力信号処理部Ａと、
この外部入力信号処理部Ａからの時系列信号ｓi(t)を動
的に処理するための、非線形振動子からなる非線形動的
信号処理部Ｂと、この非線形動的信号処理部Ｂから出力
された時系列信号ｙj(t)を目標の波形の時系列信号ｚ
(t)に合成するための非線形信号合成部Ｃとを持ち、内
部ダイナミクスを有するＲＮＮにより構成される。
【００２８】外部信号入力部Ａは、小丸で表した線形素
子と三角形で表した乗算器から構成され、音声信号・音
響信号などの外部入力信号Ｉ(t)を受けて、乗算器ｗAi
を用いた次の数１式の線形変換を行い、ｓi(t)として出
力する。
子と三角形で表した乗算器から構成され、音声信号・音
響信号などの外部入力信号Ｉ(t)を受けて、乗算器ｗAi
を用いた次の数１式の線形変換を行い、ｓi(t)として出
力する。
【００２９】
【数１】 非線形動的信号処理部Ｂは、小丸で表した線形素子ｘi
(t)と三角形で表した乗算器でなるフィードフォワード
結合ｗBij、乗算器でなる自己結合μi、乗算器でなる回
帰結合νi、図２に示す内部構成を有する非線形素子ｙj
(t)、及び時定数τiを有する遅延素子Ｄiにより構成さ
れている。
(t)と三角形で表した乗算器でなるフィードフォワード
結合ｗBij、乗算器でなる自己結合μi、乗算器でなる回
帰結合νi、図２に示す内部構成を有する非線形素子ｙj
(t)、及び時定数τiを有する遅延素子Ｄiにより構成さ
れている。
【００３０】非線形動的信号処理部Ｂでは次の数２式に
示すように、外部信号入力部Ａからの入力信号ｓi(t)に
対して、内部ダイナミクスｘi(t)の作用による動的な非
線形変換を施し、ＲＮＮの内部表現でもある時系列信号
ｙj(t)として、非線形信号合成部Ｃに向けて出力する。
示すように、外部信号入力部Ａからの入力信号ｓi(t)に
対して、内部ダイナミクスｘi(t)の作用による動的な非
線形変換を施し、ＲＮＮの内部表現でもある時系列信号
ｙj(t)として、非線形信号合成部Ｃに向けて出力する。
【００３１】
【数２】 ここで、非線形素子ｙj(t)は図２に示すように、加算器
Σと単調増加飽和関数発生器によって表すことができ
る。そしてこの非線形素子ｙj(t)のｆとしては、微分可
能で単調増加する飽和型関数（たとえば、(１＋exp)-1
やtanhなど）を採用する。
Σと単調増加飽和関数発生器によって表すことができ
る。そしてこの非線形素子ｙj(t)のｆとしては、微分可
能で単調増加する飽和型関数（たとえば、(１＋exp)-1
やtanhなど）を採用する。
【００３２】非線形信号合成部Ｃは、三角形で表した乗
算器でなるフィードフォワード結合ｗCj、非線形素子
ｚ、及び最終出力ｚ(t)のダイナミックレンジの調整を
行う三角形で表した乗算器αから構成されている。非線
形素子ｚの構成は、前述した非線形素子ｙj(t)と同様に
図２に示した構成である。
算器でなるフィードフォワード結合ｗCj、非線形素子
ｚ、及び最終出力ｚ(t)のダイナミックレンジの調整を
行う三角形で表した乗算器αから構成されている。非線
形素子ｚの構成は、前述した非線形素子ｙj(t)と同様に
図２に示した構成である。
【００３３】非線形信号合成部Ｃは数３式の演算を実行
し、非線形動的信号処理部Ｂから受け取った時系列信号
ｙj(t)と、フィードフォワード結合ｗCjとを積和演算し
た後、非線形素子ｚにおいて非線形変換を施し、さらに
乗算器αで最終出力のダイナミックレンジの調整を行
い、最終出力ｚ(t)として当該動的信号処理装置の外部
に向けて出力する。
し、非線形動的信号処理部Ｂから受け取った時系列信号
ｙj(t)と、フィードフォワード結合ｗCjとを積和演算し
た後、非線形素子ｚにおいて非線形変換を施し、さらに
乗算器αで最終出力のダイナミックレンジの調整を行
い、最終出力ｚ(t)として当該動的信号処理装置の外部
に向けて出力する。
【００３４】
【数３】 なお、差分方程式で記述される離散動作の動的信号処理
装置の場合にも、連続系の場合と同様な動作方程式が得
られる。
装置の場合にも、連続系の場合と同様な動作方程式が得
られる。
【００３５】ここで、請求項１の発明に対応して、学習
を行うことによりＲＮＮの内部パラメータに変更を加
え、目的の入出力関係を実現するような動的信号処理装
置を構築する。これは、次のようにして行う。
を行うことによりＲＮＮの内部パラメータに変更を加
え、目的の入出力関係を実現するような動的信号処理装
置を構築する。これは、次のようにして行う。
【００３６】いま、対象系や外部から入力する時系列信
号Ｉ(t)の性質に対応して、非線形動的信号処理部Ｂの
内部に構築すべき非線形振動子の振動の固有モードがｋ
個（最も単純な場合、ｋ＝１とすることが可能である）
であった場合には、 （１）まず外部信号入力部Ａを、入力時系列信号ｓi(t)
を直接受け取る２ｋ個の線形素子と２ｋ個の乗算器から
なるフィードフォワード結合ｗAjによって構成する。
号Ｉ(t)の性質に対応して、非線形動的信号処理部Ｂの
内部に構築すべき非線形振動子の振動の固有モードがｋ
個（最も単純な場合、ｋ＝１とすることが可能である）
であった場合には、 （１）まず外部信号入力部Ａを、入力時系列信号ｓi(t)
を直接受け取る２ｋ個の線形素子と２ｋ個の乗算器から
なるフィードフォワード結合ｗAjによって構成する。
【００３７】（２）次に、非線形動的信号処理部Ｂを、
２ｋ個の線形素子ｘiと〔２ｋ2＋２ｋ〕個の乗算器（フ
ィードフォワード結合係数ｗBjiに相当するものが２ｋ2
個、自己結合係数μiに相当するものがｋ個、回帰結合
係数νiに相当するものがｋ個）、２ｋ個の非線形素子
ｙj及び２ｋ個の遅延素子Ｄiによって構成する。これ
は、ｋ個の周期的な振動モードに対しては、２ｋ変数の
微分方程式若しくは差分方程式が対応するという事実か
ら得られた知見である。
２ｋ個の線形素子ｘiと〔２ｋ2＋２ｋ〕個の乗算器（フ
ィードフォワード結合係数ｗBjiに相当するものが２ｋ2
個、自己結合係数μiに相当するものがｋ個、回帰結合
係数νiに相当するものがｋ個）、２ｋ個の非線形素子
ｙj及び２ｋ個の遅延素子Ｄiによって構成する。これ
は、ｋ個の周期的な振動モードに対しては、２ｋ変数の
微分方程式若しくは差分方程式が対応するという事実か
ら得られた知見である。
【００３８】（３）同様に、非線形信号合成部Ｃを、２
ｋ個の乗算器からなるフィードフォワード結合ｗCj、１
個の非線形素子ｚ及び１個の乗算器αによって構成す
る。
ｋ個の乗算器からなるフィードフォワード結合ｗCj、１
個の非線形素子ｚ及び１個の乗算器αによって構成す
る。
【００３９】また、外部から入力する時系列信号Ｉ(t)
の固有振動モードに対応させて、非線形動的信号処理部
Ｂに含まれる遅延素子Ｄiの特性時定数τiを与える。
の固有振動モードに対応させて、非線形動的信号処理部
Ｂに含まれる遅延素子Ｄiの特性時定数τiを与える。
【００４０】この第１の実施の形態では、次に、請求項
１及び請求項３の発明に対応して、外部からの時系列信
号の入力Ｉ(t)に対する出力として、目標とする波形を
有する時系列信号ｚ(t)を出力するように時系列信号間
の入出力関係を学習によってＲＮＮに獲得させる。この
学習は、通常、外部信号入力部Ａに含まれ、乗算器によ
り構成されるフィードフォワード結合ｗAiと、非線形信
号合成部Ｃに含まれ、乗算器により構成されるフィード
フォワード結合ｗCj及び非線形素子の温度係数ＴCに対
して施され、動的信号処理装置に必要とされる入出力関
係を得させるために行う。
１及び請求項３の発明に対応して、外部からの時系列信
号の入力Ｉ(t)に対する出力として、目標とする波形を
有する時系列信号ｚ(t)を出力するように時系列信号間
の入出力関係を学習によってＲＮＮに獲得させる。この
学習は、通常、外部信号入力部Ａに含まれ、乗算器によ
り構成されるフィードフォワード結合ｗAiと、非線形信
号合成部Ｃに含まれ、乗算器により構成されるフィード
フォワード結合ｗCj及び非線形素子の温度係数ＴCに対
して施され、動的信号処理装置に必要とされる入出力関
係を得させるために行う。
【００４１】図３において、斜線を施した三角形として
表現されているこれらの乗算器の学習のためのアルゴリ
ズムとしては、動的信号処理装置が連続系であり、その
動作が微分方程式によって記述可能な場合には、 Pearlmutterが１９８９年に発表した論文：「Barak A.
Pearlmutter; "Learning State Space Trajectories in
Recurrent Neural Networks", Neural Computation, V
ol.1 No.2 (Summer,1989), 263−269」（文献１） 佐藤雅昭が１９９０年に発表した論文：「Masaaki SAT
O; "A Real Time Learning Algorithm for Recurrent A
nalog Neural Networks", Biological Cybernetics, Vo
l.62 (1990), 237−241」（文献２） 「Masaaki SATO; "A Learning Algorithm to Teach Spa
tiotemporal Patternsto Recurrent Neural Networks",
Biological Cybernetics, Vol.62 (1990), 259−263」
（文献３） などに記述された、適切な誤差評価関数を用いる最急降
下学習アルゴリズムを採用する。
表現されているこれらの乗算器の学習のためのアルゴリ
ズムとしては、動的信号処理装置が連続系であり、その
動作が微分方程式によって記述可能な場合には、 Pearlmutterが１９８９年に発表した論文：「Barak A.
Pearlmutter; "Learning State Space Trajectories in
Recurrent Neural Networks", Neural Computation, V
ol.1 No.2 (Summer,1989), 263−269」（文献１） 佐藤雅昭が１９９０年に発表した論文：「Masaaki SAT
O; "A Real Time Learning Algorithm for Recurrent A
nalog Neural Networks", Biological Cybernetics, Vo
l.62 (1990), 237−241」（文献２） 「Masaaki SATO; "A Learning Algorithm to Teach Spa
tiotemporal Patternsto Recurrent Neural Networks",
Biological Cybernetics, Vol.62 (1990), 259−263」
（文献３） などに記述された、適切な誤差評価関数を用いる最急降
下学習アルゴリズムを採用する。
【００４２】一方、動的信号処理装置が離散系であり、
その動作が差分方程式によって記述される場合には、外
部信号入力部Ａと非線形信号合成部Ｃにおけるフィード
フォワード部分の乗算器の学習のためのアルゴリズムと
しては、たとえば、 WilliamsとZipserが１９８９年に発表した論文：「Rona
ld J. Williams and David Zipser; "A Learning Algor
ithm for Continually Running Fully Recurrent Neura
l Networks", Neural Computation, Vol.1 No.2 (Summe
r,1989), 270−280」（文献４） などに記述された、何らかの誤差評価関数を用いる最急
降下学習アルゴリズムを採用する。
その動作が差分方程式によって記述される場合には、外
部信号入力部Ａと非線形信号合成部Ｃにおけるフィード
フォワード部分の乗算器の学習のためのアルゴリズムと
しては、たとえば、 WilliamsとZipserが１９８９年に発表した論文：「Rona
ld J. Williams and David Zipser; "A Learning Algor
ithm for Continually Running Fully Recurrent Neura
l Networks", Neural Computation, Vol.1 No.2 (Summe
r,1989), 270−280」（文献４） などに記述された、何らかの誤差評価関数を用いる最急
降下学習アルゴリズムを採用する。
【００４３】また、連続系、離散系のいずれとも、最急
降下法以外の学習方法、たとえば、強化学習、その他の
学習アルゴリズムを採用した場合であっても、このＲＮ
Ｎに目的とするＩ(t)，ｚ(t)間の非線形入出力関係を獲
得させることが原理的に可能である。
降下法以外の学習方法、たとえば、強化学習、その他の
学習アルゴリズムを採用した場合であっても、このＲＮ
Ｎに目的とするＩ(t)，ｚ(t)間の非線形入出力関係を獲
得させることが原理的に可能である。
【００４４】次に、本発明の第２の実施の形態を図３に
基づいて説明する。第２の実施の形態は請求項２の発明
に対応している。ここでは、微分方程式で記述される連
続動作の動的信号処理装置に対する内部パラメータ決定
方法の実施の形態について説明する。
基づいて説明する。第２の実施の形態は請求項２の発明
に対応している。ここでは、微分方程式で記述される連
続動作の動的信号処理装置に対する内部パラメータ決定
方法の実施の形態について説明する。
【００４５】第２の実施の形態ではまず、第１の実施の
形態と同様に、外部から入力する時系列信号Ｉ(t)の固
有振動モードに対応させて、非線形動的信号処理部Ｂに
含まれる遅延素子Ｄiの特性時定数τiを与える。
形態と同様に、外部から入力する時系列信号Ｉ(t)の固
有振動モードに対応させて、非線形動的信号処理部Ｂに
含まれる遅延素子Ｄiの特性時定数τiを与える。
【００４６】次に、請求項２の発明に対応して、非線形
動的信号処理部Ｂの乗算器で表されるフィードフォワー
ド部分の結合係数ｗBji(t)（図３でクロスの斜線を施し
た三角形として表現されている）、自己結合係数μi及
び回帰結合係数νi、加えて、非線形素子ｙj(t)の出力
関数に伴う温度係数ＴBiを先験的な知識に基づいて導出
された設計公式によって算出する。
動的信号処理部Ｂの乗算器で表されるフィードフォワー
ド部分の結合係数ｗBji(t)（図３でクロスの斜線を施し
た三角形として表現されている）、自己結合係数μi及
び回帰結合係数νi、加えて、非線形素子ｙj(t)の出力
関数に伴う温度係数ＴBiを先験的な知識に基づいて導出
された設計公式によって算出する。
【００４７】これらの諸量の算出に際しては、たとえ
ば、 本発明者らが１９９３年に出願し、１９９５年に公開さ
れた公報：「リカレント・ニューラルネットワーク（特
開平７−０８４９７４）」（文献５）、 本発明者らが１９９５年に発表した国際会議の予稿論
文：「Kazumi YOSHIDA and Norimasa KISHI; "On the A
rchitechture of Recurrent Neural Network as a Chao
s 1/f Generator", PROCEEDINGS of the International
Joint Conference of the Fourth IEEE International
Conference on Fuzzy Systems and the Second Intern
ational Fuzzy Engineering Symposium (FUZZ-IEEE/IFE
S '95), (YOKOHAMA, March 24, 1995), 1963−1970」
（文献６）、又は、 本発明者らが１９９４年に米国出願し、１９９７年に特
許された米国特許：「APPARATUS BASED ON N-VARIABLE
UNLIMITED RECURRENT ADJUSTABLE NETWORK（ＵＳＰ５，
６７１，３３６）」（文献７） に記載されている方法を採用する。
ば、 本発明者らが１９９３年に出願し、１９９５年に公開さ
れた公報：「リカレント・ニューラルネットワーク（特
開平７−０８４９７４）」（文献５）、 本発明者らが１９９５年に発表した国際会議の予稿論
文：「Kazumi YOSHIDA and Norimasa KISHI; "On the A
rchitechture of Recurrent Neural Network as a Chao
s 1/f Generator", PROCEEDINGS of the International
Joint Conference of the Fourth IEEE International
Conference on Fuzzy Systems and the Second Intern
ational Fuzzy Engineering Symposium (FUZZ-IEEE/IFE
S '95), (YOKOHAMA, March 24, 1995), 1963−1970」
（文献６）、又は、 本発明者らが１９９４年に米国出願し、１９９７年に特
許された米国特許：「APPARATUS BASED ON N-VARIABLE
UNLIMITED RECURRENT ADJUSTABLE NETWORK（ＵＳＰ５，
６７１，３３６）」（文献７） に記載されている方法を採用する。
【００４８】この第２の実施の形態では、次に、請求項
３の発明に対応して、外部からの時系列信号の入力Ｉ
(t)に対するＲＮＮの出力として、目標とする波形を有
する時系列信号ｚ(t)を出力するように時系列信号間の
入出力関係を学習によって獲得させる。この学習は、通
常、外部信号入力部Ａに含まれ、乗算器により構成され
るフィードフォワード結合ｗAiと、非線形信号合成部Ｃ
に含まれ、乗算器により構成されるフィードフォワード
結合ｗCi及びダイナミックレンジを決定するための乗算
器αに対して施し、動的信号処理装置の入出力関係の最
適化を図る。
３の発明に対応して、外部からの時系列信号の入力Ｉ
(t)に対するＲＮＮの出力として、目標とする波形を有
する時系列信号ｚ(t)を出力するように時系列信号間の
入出力関係を学習によって獲得させる。この学習は、通
常、外部信号入力部Ａに含まれ、乗算器により構成され
るフィードフォワード結合ｗAiと、非線形信号合成部Ｃ
に含まれ、乗算器により構成されるフィードフォワード
結合ｗCi及びダイナミックレンジを決定するための乗算
器αに対して施し、動的信号処理装置の入出力関係の最
適化を図る。
【００４９】図３で斜線の施された三角形で表現されて
いる乗算器の学習のためのアルゴリズムには、動的信号
処理装置が連続系であり、その動作が微分方程式によっ
て記述可能な場合には、たとえば、第１の実施の形態の
説明において例示した文献１〜３それぞれに記載されて
いるものを採用する。また、動的信号処理装置が離散系
であり、その動作が差分方程式によって記述されている
場合には、たとえば、第１の実施の形態の説明において
例示した文献４に記載されているものを採用する。
いる乗算器の学習のためのアルゴリズムには、動的信号
処理装置が連続系であり、その動作が微分方程式によっ
て記述可能な場合には、たとえば、第１の実施の形態の
説明において例示した文献１〜３それぞれに記載されて
いるものを採用する。また、動的信号処理装置が離散系
であり、その動作が差分方程式によって記述されている
場合には、たとえば、第１の実施の形態の説明において
例示した文献４に記載されているものを採用する。
【００５０】なお、最急降下法以外の学習方法、たとえ
ば強化学習、その他の学習アルゴリズムを採用し、外部
信号入力部Ａと非線形信号合成部Ｃの内部パラメータを
算出した場合にも、目的の非線形入出力関係を獲得させ
ることが可能である。
ば強化学習、その他の学習アルゴリズムを採用し、外部
信号入力部Ａと非線形信号合成部Ｃの内部パラメータを
算出した場合にも、目的の非線形入出力関係を獲得させ
ることが可能である。
【００５１】次に、本発明の第３の実施の形態を図４に
基づいて説明する。第３の実施の形態は請求項４の発明
に対応している。第３の実施の形態は、図４に示した動
的信号処理装置において、非線形動的信号処理部Ｂの中
の斜線を施した四角形で表わした遅延素子Ｄiを、経時
変化や気象条件の変化などにより対象系の固有振動モー
ドが変化した場合に調整することを特徴とする。
基づいて説明する。第３の実施の形態は請求項４の発明
に対応している。第３の実施の形態は、図４に示した動
的信号処理装置において、非線形動的信号処理部Ｂの中
の斜線を施した四角形で表わした遅延素子Ｄiを、経時
変化や気象条件の変化などにより対象系の固有振動モー
ドが変化した場合に調整することを特徴とする。
【００５２】すなわち、外部から入力する時系列信号Ｉ
(t)の固有振動モードの変化に対応させて、非線形動的
信号処理部Ｂに含まれる遅延素子Ｄiの特性時定数τiの
調整を行う。この調整に際しては、第２の実施の形態に
倣って、そのときの動的信号処理装置の最終出力ｚ(t)
と目標出力ｄ(t)との間における２乗誤差などの誤差関
数を求め、通常の誤差伝播法の場合に動かす結合係数ｗ
Bji(t)の代わりに、時定数τiを変化させることによっ
て行う。
(t)の固有振動モードの変化に対応させて、非線形動的
信号処理部Ｂに含まれる遅延素子Ｄiの特性時定数τiの
調整を行う。この調整に際しては、第２の実施の形態に
倣って、そのときの動的信号処理装置の最終出力ｚ(t)
と目標出力ｄ(t)との間における２乗誤差などの誤差関
数を求め、通常の誤差伝播法の場合に動かす結合係数ｗ
Bji(t)の代わりに、時定数τiを変化させることによっ
て行う。
【００５３】このとき、非線形動的信号処理部Ｂに含ま
れており、それぞれが乗算器で表わされているフィード
フォワード部分の結合係数ｗBji(t)、自己結合部分の結
合係数μi、回帰結合部分の結合係数νi及び非線形素子
ｙiの出力関数ｆに伴う温度係数ＴBjは固定したままに
しておく。なお、非線形信号合成部Ｃにおけるダイナミ
ックレンジ調整のための乗算器αは学習により、あるい
は公式によって決定する。
れており、それぞれが乗算器で表わされているフィード
フォワード部分の結合係数ｗBji(t)、自己結合部分の結
合係数μi、回帰結合部分の結合係数νi及び非線形素子
ｙiの出力関数ｆに伴う温度係数ＴBjは固定したままに
しておく。なお、非線形信号合成部Ｃにおけるダイナミ
ックレンジ調整のための乗算器αは学習により、あるい
は公式によって決定する。
【００５４】次に、本発明の第４の実施の形態を図５に
基づいて説明する。第４の実施の形態は請求項５の発明
に対応している。第４の実施の形態では、図５に示した
動的信号処理装置において、それぞれ斜線の施された三
角形で表現されている外部信号入力部Ａの中の乗算器ｗ
Ai、非線形信号合成部Ｃの中の乗算器ｗCj、乗算器α及
びこの非線形信号合成部Ｃに含まれる非線形素子の温度
係数ＴCを、経時変化や個人差、気象条件の変化などに
より対象系の伝達関数が変化した場合に追加学習させる
ことを特徴とする。
基づいて説明する。第４の実施の形態は請求項５の発明
に対応している。第４の実施の形態では、図５に示した
動的信号処理装置において、それぞれ斜線の施された三
角形で表現されている外部信号入力部Ａの中の乗算器ｗ
Ai、非線形信号合成部Ｃの中の乗算器ｗCj、乗算器α及
びこの非線形信号合成部Ｃに含まれる非線形素子の温度
係数ＴCを、経時変化や個人差、気象条件の変化などに
より対象系の伝達関数が変化した場合に追加学習させる
ことを特徴とする。
【００５５】すなわち、外部から入力する時系列信号Ｉ
(t)の振幅や波形などの変化に対応させて、外部信号入
力部Ａの中の乗算器ｗAi、非線形信号合成部Ｃの中の乗
算器ｗCj，α及びこの非線形信号合成部Ｃに含まれる非
線形素子ｚの温度係数ＴCの追加学習を行う。この追加
学習に際しては、上述した第２の実施の形態に倣って、
その時の動的信号処理装置の最終出力ｚ(t)と目標出力
ｄ(t)の間の２乗誤差を求め、誤差逆伝播法などの最急
降下アルゴリズムにより、これらの内部パラメータを変
化させるのである。
(t)の振幅や波形などの変化に対応させて、外部信号入
力部Ａの中の乗算器ｗAi、非線形信号合成部Ｃの中の乗
算器ｗCj，α及びこの非線形信号合成部Ｃに含まれる非
線形素子ｚの温度係数ＴCの追加学習を行う。この追加
学習に際しては、上述した第２の実施の形態に倣って、
その時の動的信号処理装置の最終出力ｚ(t)と目標出力
ｄ(t)の間の２乗誤差を求め、誤差逆伝播法などの最急
降下アルゴリズムにより、これらの内部パラメータを変
化させるのである。
【００５６】なお、この場合にも、非線形動的信号処理
部Ｂの中の乗算器で表されるフィードフォワード部分の
結合係数ｗBji(t)、自己結合部分の結合係数μi及び回
帰結合部分の結合係数νi、非線形素子ｙiの出力関数ｆ
に伴う温度係数ＴBj及び遅延素子Ｄiの特定時定数τiは
固定したままにしておく。
部Ｂの中の乗算器で表されるフィードフォワード部分の
結合係数ｗBji(t)、自己結合部分の結合係数μi及び回
帰結合部分の結合係数νi、非線形素子ｙiの出力関数ｆ
に伴う温度係数ＴBj及び遅延素子Ｄiの特定時定数τiは
固定したままにしておく。
【００５７】次に、本発明の第５の実施の形態を図６に
基づいて説明する。第５の実施の形態は、請求項６の発
明に対応している。第５の実施の形態は、動的信号処理
装置を電気音響装置の適応フィルタＦとして用いる場合
に、対象系の非線形伝達関数の逆関数を適応同定するた
めの装置を示している。
基づいて説明する。第５の実施の形態は、請求項６の発
明に対応している。第５の実施の形態は、動的信号処理
装置を電気音響装置の適応フィルタＦとして用いる場合
に、対象系の非線形伝達関数の逆関数を適応同定するた
めの装置を示している。
【００５８】スピーカのような電気音響変換装置１１の
伝達関数を補償する場合には、遅延回路１５を通じて遅
延させた音源信号と、無響室１２内で計測用マイクロフ
ォン１３によって拾った時系列信号との差から誤差信号
ｅ(t)を生成し、動的信号処理装置で構成される適応フ
ィルタＦの内部パラメータを設計公式又は学習アルゴリ
ズムに従って変化させる。そのときの対象系の非線形伝
達関数としては、 電気音響変換装置１１の伝達関数：ＨＳＰ 無響室１２内の空間伝達関数：Ｈ０ 計測用マイクロフォン１３とマイクプリアンプ（図示せ
ず）を合わせた伝達関数：ＨＭＩＣ プリメインアンプ（図示せず）を合わせた伝達関数：Ｈ
ＡＭＰ などが挙げられるが、一般にはＨＳＰがこの系全体の伝
達関数を代表していると考えることができることから、
適応フィルタＦの内部には、 ＨＳＰの逆ダイナミクス：ＨＳＰ-1 が獲得されるとしてよい。
伝達関数を補償する場合には、遅延回路１５を通じて遅
延させた音源信号と、無響室１２内で計測用マイクロフ
ォン１３によって拾った時系列信号との差から誤差信号
ｅ(t)を生成し、動的信号処理装置で構成される適応フ
ィルタＦの内部パラメータを設計公式又は学習アルゴリ
ズムに従って変化させる。そのときの対象系の非線形伝
達関数としては、 電気音響変換装置１１の伝達関数：ＨＳＰ 無響室１２内の空間伝達関数：Ｈ０ 計測用マイクロフォン１３とマイクプリアンプ（図示せ
ず）を合わせた伝達関数：ＨＭＩＣ プリメインアンプ（図示せず）を合わせた伝達関数：Ｈ
ＡＭＰ などが挙げられるが、一般にはＨＳＰがこの系全体の伝
達関数を代表していると考えることができることから、
適応フィルタＦの内部には、 ＨＳＰの逆ダイナミクス：ＨＳＰ-1 が獲得されるとしてよい。
【００５９】次に、本発明の第６の実施の形態を図７及
び図８に基づいて説明する。第６の実施の形態も、請求
項６の発明に対応している。図７及び図８は、動的信号
処理装置により構成される適応フィルタＦに対して、図
６に示した第５の実施の形態によって対象系の電気音響
変換装置１１の非線形伝達関数ＨＳＰの逆関数ＨＳＰ-1
が既に得られている場合に、さらに適応同定により頭部
伝達関数を求める装置を示している。
び図８に基づいて説明する。第６の実施の形態も、請求
項６の発明に対応している。図７及び図８は、動的信号
処理装置により構成される適応フィルタＦに対して、図
６に示した第５の実施の形態によって対象系の電気音響
変換装置１１の非線形伝達関数ＨＳＰの逆関数ＨＳＰ-1
が既に得られている場合に、さらに適応同定により頭部
伝達関数を求める装置を示している。
【００６０】図７及び図８において、スピーカのような
電気音響変換装置１１から発せられた音が、耳介を含ん
だ空間を伝播するに際しての、一般には非線形な頭部伝
達関数を補償することを考える。この場合には、車室１
４内などの実際の呈示環境の空間内で、耳孔内に設置し
た計測用マイクロフォン１３によって拾った時系列信号
と、音源の時系列信号との差から誤差信号ｅ(t)を生成
し、動的信号処理装置で構成される適応フィルタＦの内
部パラメータを設計公式又は学習アルゴリズムによって
求める。
電気音響変換装置１１から発せられた音が、耳介を含ん
だ空間を伝播するに際しての、一般には非線形な頭部伝
達関数を補償することを考える。この場合には、車室１
４内などの実際の呈示環境の空間内で、耳孔内に設置し
た計測用マイクロフォン１３によって拾った時系列信号
と、音源の時系列信号との差から誤差信号ｅ(t)を生成
し、動的信号処理装置で構成される適応フィルタＦの内
部パラメータを設計公式又は学習アルゴリズムによって
求める。
【００６１】このとき、図７の対象系の非線形伝達関数
としては、 電気音響変換装置１１の伝達関数：ＨＳＰ 呈示環境における頭部伝達関数：ＨＬＲ，ＨＬＬ，ＨＲ
Ｌ，ＨＲＲ 計測用マイクロフォン１３とマイクプリアンプ（図示せ
ず）を合わせた伝達関数：ＨＭＩＣ プリメインアンプ（図示せず）を合わせた伝達関数：Ｈ
ＡＭＰ などが挙げられるが、ＨＳＰは、図６に示した第５の実
施の形態により求められた逆関数ＨＳＰ-1により、すで
に補償がなされている。
としては、 電気音響変換装置１１の伝達関数：ＨＳＰ 呈示環境における頭部伝達関数：ＨＬＲ，ＨＬＬ，ＨＲ
Ｌ，ＨＲＲ 計測用マイクロフォン１３とマイクプリアンプ（図示せ
ず）を合わせた伝達関数：ＨＭＩＣ プリメインアンプ（図示せず）を合わせた伝達関数：Ｈ
ＡＭＰ などが挙げられるが、ＨＳＰは、図６に示した第５の実
施の形態により求められた逆関数ＨＳＰ-1により、すで
に補償がなされている。
【００６２】したがって、ここでは一般に、４つの頭部
伝達関数ＨＬＬ、ＨＬＲ、ＨＲＬ、ＨＲＲがこの系全体
の伝達関数を代表していると考えることができる。そこ
で、第５の実施の形態と同様にして、それぞれの伝達経
路毎に設計公式又は学習アルゴリズムを用いて内部パラ
メータを求めることにより、ＲＮＮで構成される動的信
号処理装置からなる適応フィルタＦの内部に、 頭部伝達関数の順ダイナミクス：ＨＬＲ，ＨＲＬ 頭部伝達関数の逆ダイナミクス：ＨＬＬ-1，ＨＲＲ-1 が獲得される。
伝達関数ＨＬＬ、ＨＬＲ、ＨＲＬ、ＨＲＲがこの系全体
の伝達関数を代表していると考えることができる。そこ
で、第５の実施の形態と同様にして、それぞれの伝達経
路毎に設計公式又は学習アルゴリズムを用いて内部パラ
メータを求めることにより、ＲＮＮで構成される動的信
号処理装置からなる適応フィルタＦの内部に、 頭部伝達関数の順ダイナミクス：ＨＬＲ，ＨＲＬ 頭部伝達関数の逆ダイナミクス：ＨＬＬ-1，ＨＲＲ-1 が獲得される。
【００６３】すなわち、これら４式の非線形伝達関数を
用いることにより、個人差や音響伝達環境に由来する非
線形ダイナミクスを補償するための内部パラメータを有
する、適応フィルタＦを設計することができるのであ
る。
用いることにより、個人差や音響伝達環境に由来する非
線形ダイナミクスを補償するための内部パラメータを有
する、適応フィルタＦを設計することができるのであ
る。
【００６４】次に、本発明の第７の実施の形態の電気音
響装置を図９に基づいて説明する。第７の実施の形態
は、本発明の請求項７の発明に対応している。図９に示
す電気音響装置は立体音像呈示を実現するためのもの
で、上記の第５及び第６の実施の形態の装置を用いて設
計された適応フィルタＦを２スピーカ１１Ｒ，１１Ｌそ
れぞれの音源信号側に挿入して構成している。
響装置を図９に基づいて説明する。第７の実施の形態
は、本発明の請求項７の発明に対応している。図９に示
す電気音響装置は立体音像呈示を実現するためのもの
で、上記の第５及び第６の実施の形態の装置を用いて設
計された適応フィルタＦを２スピーカ１１Ｒ，１１Ｌそ
れぞれの音源信号側に挿入して構成している。
【００６５】すなわち、左右の音源Ｒ，Ｌを音声信号増
幅装置２１Ｒ，２１Ｌそれぞれを介して入力し、動的信
号処理装置で構成されるクロストーク調整用の適応フィ
ルタ２２Ｒ，２２Ｌ、バランスコントローラＢR，ＢL、
スピーカの特性補償のための適応フィルタ２３Ｒ，２３
Ｌを通じて車室１４内に設置されている左右のスピーカ
１１Ｒ，１１Ｌそれぞれに入力する構成である。
幅装置２１Ｒ，２１Ｌそれぞれを介して入力し、動的信
号処理装置で構成されるクロストーク調整用の適応フィ
ルタ２２Ｒ，２２Ｌ、バランスコントローラＢR，ＢL、
スピーカの特性補償のための適応フィルタ２３Ｒ，２３
Ｌを通じて車室１４内に設置されている左右のスピーカ
１１Ｒ，１１Ｌそれぞれに入力する構成である。
【００６６】適応フィルタ２２Ｒの内部ダイナミクス：
ＡR＝−ＨRL・ＨRR -1 適応フィルタ２２Ｌの内部ダイナミクス：ＡL＝−ＨLR・
ＨLL -1 であり、これらは、上記の第５及び第６の実施の形態で
獲得した内部ダイナミクスを合成したものを用いてい
る。
ＡR＝−ＨRL・ＨRR -1 適応フィルタ２２Ｌの内部ダイナミクス：ＡL＝−ＨLR・
ＨLL -1 であり、これらは、上記の第５及び第６の実施の形態で
獲得した内部ダイナミクスを合成したものを用いてい
る。
【００６７】このような構成の電気音響装置によれば、
音像が明瞭な上に音像定位、音像移動の効果の把握し易
い、実用的な音声・音響呈示ができる。
音像が明瞭な上に音像定位、音像移動の効果の把握し易
い、実用的な音声・音響呈示ができる。
【図１】本発明の第１の実施の形態で使用する動的信号
処理装置のブロック図。
処理装置のブロック図。
【図２】上記の動的信号処理装置における非線形素子の
構成を示すブロック図。
構成を示すブロック図。
【図３】本発明の第２の実施の形態で使用する動的信号
処理装置のブロック図。
処理装置のブロック図。
【図４】本発明の第３の実施の形態で使用する動的信号
処理装置のブロック図。
処理装置のブロック図。
【図５】本発明の第４の実施の形態で使用する動的信号
処理装置のブロック図。
処理装置のブロック図。
【図６】本発明の第５の実施の形態で使用する動的信号
処理装置を適応フィルタとして用いるためにその内部パ
ラメータを最適化する装置のブロック図。
処理装置を適応フィルタとして用いるためにその内部パ
ラメータを最適化する装置のブロック図。
【図７】本発明の第６の実施の形態で使用する動的信号
処理装置を適応フィルタとして用いるためにその内部パ
ラメータを最適化する第１の装置のブロック図。
処理装置を適応フィルタとして用いるためにその内部パ
ラメータを最適化する第１の装置のブロック図。
【図８】本発明の第６の実施の形態で使用する動的信号
処理装置を適応フィルタとして用いるためにその内部パ
ラメータを最適化する第２の装置のブロック図。
処理装置を適応フィルタとして用いるためにその内部パ
ラメータを最適化する第２の装置のブロック図。
【図９】本発明の第７の実施の形態の電気音響装置のブ
ロック図。
ロック図。
【図１０】従来例の説明図。
Ａ 外部信号入力部 Ｂ 非線形動的信号処理部 Ｃ 非線形信号合成部 Ｆ 適応フィルタ
Claims (7)
- 【請求項１】 時系列信号を入力するための外部入力信
号手段と、前記外部入力信号手段からの時系列信号を動
的に処理するための、非線形振動子からなる非線形動的
信号処理手段と、前記非線形動的信号処理手段から出力
された時系列信号を、目標の波形の時系列信号に合成す
るための非線形信号合成手段とを備えたリカレントニュ
ーラルネットワーク（ＲＮＮ）により構成される動的信
号処理装置に対して、 当該動的信号処理装置に入力する時系列信号と当該動的
信号処理装置から出力する時系列信号との間の望ましい
入出力関係を実現するために、前記外部信号入力手段の
フィードフォワード結合係数、前記非線形動的信号処理
手段の非線形振動子のフィードフォワード結合係数、自
己結合係数、回帰結合係数及び温度係数、当該非線形動
的信号処理手段が有する遅延素子の時定数、前記非線形
信号合成手段のフィードフォワード結合係数及び温度係
数のうちの１又は複数の内部パラメータを学習アルゴリ
ズムによって決定することを特徴とする動的信号処理装
置の内部パラメータ決定方法。 - 【請求項２】 時系列信号を入力するための外部入力信
号手段と、前記外部入力信号手段からの時系列信号を動
的に処理するための、非線形振動子からなる非線形動的
信号処理手段と、前記非線形動的信号処理手段から出力
された時系列信号を、目標の波形の時系列信号に合成す
るための非線形信号合成手段とを備えたＲＮＮにより構
成される動的信号処理装置に対して、 前記非線形動的信号処理手段の内部パラメータを決定す
るに際し、対象系の振動の固有モードを予め計測し、そ
れらの時定数が当該非線形動的信号処理手段の特性時定
数となるようにそのフィードフォワード結合係数、自己
結合係数、回帰結合係数及び温度係数、当該非線形動的
信号処理手段の遅延素子の時定数のうちの１又は複数の
内部パラメータを先験的知識に基づいて導出された公式
を適用して決定することを特徴とする動的信号処理装置
の内部パラメータ決定方法。 - 【請求項３】 前記非線形動的信号処理手段の内部パラ
メータが予め決定されている場合に、前記外部信号入力
手段のフィードフォワード結合係数、前記非線形信号合
成手段のフィードフォワード結合係数及び温度係数のう
ちの１又は複数の内部パラメータを学習アルゴリズムに
よって決定することを特徴とする請求項１又は２に記載
の動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法。 - 【請求項４】 前記外部信号入力手段、非線形動的信号
処理手段及び非線形信号合成手段の内部パラメータが決
定された後に、対象系の振動の固有モードの時定数が変
化した場合に、前記非線形動的信号処理手段の遅延素子
の時定数を変化後の対象系の振動の固有モードの時定数
に対応させて再調整することを特徴とする請求項１〜３
のいずれかに記載の動的信号処理装置の内部パラメータ
決定方法。 - 【請求項５】 前記外部信号入力手段、非線形動的信号
処理手段及び非線形信号合成手段の内部パラメータが決
定された後に、対象系の振動振幅や振動波形を支配する
伝達関数が変化した場合に、前記外部信号入力手段のフ
ィードフォワード結合係数、前記非線形信号合成手段の
フィードフォワード結合係数及び温度係数のうちの１又
は複数の内部パラメータを変化後の伝達関数に対応させ
て再調整することを特徴とする請求項１〜３のいずれか
に記載の動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法。 - 【請求項６】 前記外部信号入力手段、非線形動的信号
処理手段及び非線形信号合成手段の内部パラメータを決
定し、当該動的信号処理装置を電気音響装置に組込むに
際し、インパルス応答法に加え、実際に使用されるもの
と同一若しくは同等の性質を有する時系列信号の望まし
い入出力関係を当該動的信号処理装置の内部ダイナミク
スとして実現するために、公式による計算、時定数の調
整又は学習アルゴリズムによって内部パラメータの値を
決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記
載の動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法。 - 【請求項７】 時系列信号を入力するための外部入力信
号手段と、前記外部入力信号手段からの時系列信号を動
的に処理するための、非線形振動子からなる非線形動的
信号処理手段と、前記非線形動的信号処理手段から出力
された時系列信号を、目標の波形の時系列信号に合成す
るための非線形信号合成手段とを備えたリカレントニュ
ーラルネットワーク（ＲＮＮ）によって構成される動的
信号処理装置と、 前記動的信号処理装置に音信号を入力する音源と、 前記動的信号処理装置の出力信号を音信号に再生して出
力する電気音響変換装置とを備えて成る電気音響装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10130749A JPH11332000A (ja) | 1998-05-13 | 1998-05-13 | 動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法及び電気音響装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10130749A JPH11332000A (ja) | 1998-05-13 | 1998-05-13 | 動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法及び電気音響装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11332000A true JPH11332000A (ja) | 1999-11-30 |
Family
ID=15041729
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10130749A Pending JPH11332000A (ja) | 1998-05-13 | 1998-05-13 | 動的信号処理装置の内部パラメータ決定方法及び電気音響装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11332000A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015151664A1 (ja) * | 2014-04-03 | 2015-10-08 | 将軍堂株式会社 | 音響再生システムおよび音響再生方法 |
-
1998
- 1998-05-13 JP JP10130749A patent/JPH11332000A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015151664A1 (ja) * | 2014-04-03 | 2015-10-08 | 将軍堂株式会社 | 音響再生システムおよび音響再生方法 |
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