広報活動

2018年2月7日

雑音のある状況で話し声を聞き分ける

キーワード

脳型学習、アルゴリズム

概要

理研の研究チームは、出力の模範となるべき教師データなしに、音声や画像などの感覚情報から主要な信号源を自動抽出する「脳型学習アルゴリズム」を開発しました。

私たちは、雑踏の中でも特定の人の声を聞き分けることができます。
これを可能にする工学的アルゴリズムは、話者の話し声の分離や生体信号の抽出など、 広い分野で使われています。しかし、従来の工学的アルゴリズムでは計算の並列化が できず、ノイズが強い場合にノイズを除去することが難しいという問題がありました。

研究チームは、並列計算でノイズ除去と信号分離を同時に実行する脳型学習アルゴリズム「EGHR-β(Error-Gated Hebbian Rule β)」を開発しました。
EGHR-βを用いると、教師データなしに主要な信号を抽出することができ、ノイズが強い場合でも、主要な信号源を効率よく自動抽出することが可能になりました。

※イメージクレジット いらすとや(www.irasutoya.com)、朗読音声 LibriVox(librivox.org)

2018年2月8日プレスリリース「脳型学習で主要な信号を抽出」より

発表者

脳科学総合研究センター 神経適応理論研究チーム
基礎化学特別研究員 磯村 拓哉 (いそむら たくや)
チームリーダー 豊泉 太郎 (とよいずみ たろう)

再生時間

58秒