パルスニューラルネットワークを用いた音識別システムの開発森田英樹(京セラ) 図子博紀桐生昭吾（東京都市大学）岩田彰（名古屋工業大）吉田征夫（ワイエスデイ）（概要）近年 PC や専用機器を用いた音声識別が実用化されている。しかし、これら一般的な音声認識で用いられるアルゴリズムは、音源のスペクトル解析をすることによりそれらの特徴を算出したり、音源の統計的な性質を複雑な数式で求めたり、膨大なデータベースを元にそれらと比較して音源の種類を特定したりと、重い処理を行っている。本論文で扱う音識別システムは、前述した手法のように音声の細かな種類までは識別できない場合があるが、非常に少ない演算とアルゴリズムの組み合わせで構成されているため、安価で小規模なハードウェアで実現可能である。また、ニューラルネットワークを採用しているので、識別したい音の種類を自由に変更できるという利点もある。この様にウェアラブルかつフレキシブルなシステムは、聴覚障害者や高齢者の聴力補助に応用できると考える。それに向けて今回は、岩田らが研究開発する「ニューラルネットワークを用いた音識別システム」の識別率を保持、改善しつつも、ハードウェアリソースを削減するための開発を行う。これに当たり設計したハードウェアやソフトウェア、また考案したアルゴリズムとそのシミュレーション結果、実測結果についてここに論ずる。