@article{oai:nitech.repo.nii.ac.jp:00005326,
 author = {黒柳, 奨 and 岩田, 彰},
 issue = {1},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム},
 month = {Jan},
 note = {我々はパルスニューラルネットワークを用いた聴覚情報処理システムによる，周辺環境把握システムの構築に関する研究を行っており，これまでに入力信号の時間的な変化に追従して勝者ニューロンを決定できる競合学習ネットワークCONPを提案している．実環境にCONPを適用することを考えた場合，CONPは入力パターンベクトルをそのまま量子化するため，複数の音源から音が発せられた場合にはその混在パターンを学習してしまうという問題点がある．そこで，本論文ではCONPの改良を行い，残響成分等の影響を受けずに複数音源から発せられた信号の分離学習が可能な新しい競合学習ネットワークCONP-IIを提案する．計算機シミュレーションの結果，音の立上りをずらした複数の音を混合した信号に対して CONP-IIを用いた場合，それぞれの音を分離してベクトル量子化が可能であることが確認できた．, application/pdf},
 pages = {115--125},
 title = {聴覚情報処理のための競合学習パルスニューラルネットワーク CONP-II},
 volume = {J90-D},
 year = {2007},
 yomi = {クロヤナギ, ススム and イワタ, アキラ}
}