脳のモデルを用いた自己生成音抑制機能を備えた聴覚機能の研究

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前年度に報告したように、ロボットの耳として2本のマイクロフォンを使用し、2チャンネル入力から音源定位や音源分離をする応用を考えると、自己生成音抑制機能は、単体の聴覚機能としては機能するだけでは不十分であり、両耳間での位相差や強度差に影響を及ぼさない必要がある。とくに、自己生成音抑制機能は、位相差、に対しては線形変換でないと、両耳間位相差から音源定位をするのが極めて難しくなる。2年目は、昨年度に引続きノイズレベルの閾値の制御をモデルベースで行う方法に焦点を絞り、研究を進めた。1.ロボットの耳の形状による影響-科学技術振興事業団北野プロジェクト作成のSIG(FRPで作成された頭と一体化した耳朶)、SIG2(合成樹脂でできた医学用の外耳道モデルの耳朶、合成樹脂シートを皮膚として装着)、大阪大学石黒教授グループ開発の人間の外見をしたReplie(耳朶はSIG2と同じ、本体そのものがシリコン)の3種類のロボットを用いて実験を行い、提案する手法の有効性を確認した。2.頭部音響伝達関数の測定-従来の実験環境よりも3倍以上広い新しい実験環境で、縄張り理論に基づき「親密距離(【less than or equal】50cm)」「個人距離(【less than or equal】1m)」「社会距離(【less than or equal】2m)」「公衆距離(2m)」に分けて頭部音響伝達関数を測定し、各距離でノイズレベルの閾値への影響、さらに、残響の影響について検討を行った。3.FPGA(Field-Programmable Gate Array)によるハードウェア化-昨年度提案したFFTのポイント毎にノイズレベルの閾値の制御をモデルベースは処理をリコンフィギャラブルなハードウェア化による高速化を検討した。具体的には、慶應義塾大学天野英晴教授と共同でFPGAによる実装をし、12MHz動作において、Pentium III (1GHz)の3倍程度の高速化が達成できた。