(57)【要約】【課題】時間差の検出性能を向上可能な時間差検出器を提供する。【解決手段】ｎ個のパルスニューロンモデル部Ｍと、ｎ個の左入力信号部Ｌを有する左入力信号シフト部１と、ｎ個の右入力信号部を有する右入力信号シフト部２と、を備え、左入力信号シフト部１と右入力信号シフト部２は、互いに反対方向に、入力された信号をシフトし、各左入力信号部Ｌは、入力された信号に応じた出力信号を対応するモデル部Ｍに出力し、各右入力信号部Ｒは、入力された信号に応じた出力信号を対応するモデル部Ｍに出力し、各モデル部Ｍは、所定の発火条件を満たしたときには発火信号を出力し、満たさないときには発火信号を出力しないように構成されて、発火信号に基づいて左右の入力音の時間差を検出する時間差検出器であって、発火信号を出力させる基となった信号を削除する。【選択図】  図７
2007164027.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のパルスニューロンモデル部から第ｎ（ｎ：１より大きい正整数）のパルスニューロンモデル部までのｎ個のパルスニューロンモデル部と、
第１のパルスニューロンモデル部に対応する第１の左入力信号部から、第ｎのパルスニューロンモデル部に対応する第ｎの左入力信号部までの、ｎ個の左入力信号部を有して、左の入力音から生成されたパルス信号列が入力される左入力信号シフト部と、
第１のパルスニューロンモデル部に対応する第１の右入力信号部から、第ｎのパルスニューロンモデル部に対応する第ｎの右入力信号部までの、ｎ個の右入力信号部を有して、右の入力音から生成されたパルス信号列が入力される右入力信号シフト部と、
を備え、
前記左入力信号シフト部は、入力された信号を、第１の左入力信号部、第２の左入力信号部、…、第ｎの左入力信号部の順に、シフトするように構成され、
前記右入力信号シフト部は、入力された信号を、第ｎの右入力信号部、第（ｎ−１）の右入力信号部、…、第１の右入力信号部の順に、シフトするように構成され、
前記各左入力信号部は、入力された信号に応じた出力信号を、対応する前記パルスニューロンモデル部に出力するように構成され、
前記各右入力信号部は、入力された信号に応じた出力信号を、対応する前記パルスニューロンモデル部に出力するように構成され、
前記各パルスニューロンモデル部は、前記右入力信号部からの出力信号と前記左入力信号部からの出力信号とを用いて演算を行い、当該演算結果が所定の発火条件を満たしたときには所定の発火信号を出力し、満たさないときには前記発火信号を出力しないように構成され、
前記発火信号に基づいて左右の入力音の時間差を検出する時間差検出器であって、
第ｎの左入力信号部以外の前記左入力信号部に入力されて前記発火信号を出力させる基となった信号を、遅くとも当該信号に応じた出力信号がシフト順における次の前記左入力信号部から対応する前記パルスニューロンモデル部に出力される前に、削除し、
第１の右入力信号部以外の前記右入力信号部に入力されて前記発火信号を出力させる基となった信号を、遅くとも当該信号に応じた出力信号がシフト順における次の前記右入力信号部から対応する前記パルスニューロンモデル部に出力される前に、削除する
ように構成されたことを特徴とする時間差検出器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音源定位のためのパルスニューロンモデルを用いた時間差検出器に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、左右の耳に相当する２つのマイクから入力された音の時間差を利用して、音源の方向を定める（音源定位）手法が知られている。下記非特許文献１の図２に記載されているパルスニューロンを使った音源定位システムは、人間の聴覚神経系をモデル化したものであり、左右の入力音をそれぞれパルス列に変換する左右の聴覚末梢系モデル、左右のパルス列から左右の入力音の時間差を抽出するＩＴＤ（時間差：Interaural Time Difference）抽出モデル、及び、抽出された時間差のマッピングを行うＩＴＤ検出モデルからなるものであり、各モデルには、パルスニューロンモデルが用いられている。パルスニューロンモデルとは、入出力信号をパルス列に限定したニューロンモデルである。また、下記非特許文献２には、入力音の時間差及び音圧差を利用した音源定位システムの概要が示されている（同文献の図７参照）。また、関連する先行技術文献としては、下記非特許文献３、４もある。
【０００３】
パルスニューロンモデルは、図１に示すように、前段の各パルスニューロンからのパルスが到着すると、その部分の局所膜電位ｐn（ｔ）が結合重みｗn分上昇し、その後時定数τで静止電位まで減衰する。パルスニューロンモデルの内部電位Ｉ（ｔ）は、その時刻の各局所膜電位の総和として表される。パルスニューロンモデルは、この内部電位が閾値θ以上となった時発火（すなわち、出力パルスを発生）する。但し、神経細胞には発火に関する不応期ＲＰが存在するため、このパルスニューロンモデルにおいても、ある発火からＲＰの間は内部電位が閾値を超えた場合でも発火しない。
【０００４】
非特許文献２には、図１のようなパルスニューロンモデルを複数（１２１個）並べて、左右の入力パルスを互いに反対方向にシフトさせながら各ニューロンモデルに入力し、各ニューロンモデルは左右両方から略同時にパルスが入力されたときに発火するように構成されたＩＴＤ抽出モデルが示されている（同文献の５．２節及び図８参照）。そして、非特許文献２には、かかるＩＴＤ抽出モデルを、図２に示すように、複数の周波数帯域に対応した複数チャンネル分（１０チャンネル分）設けて２次元配列とし、その発火パターンを用いて時間差を検出する手法について記載されている。
【０００５】
図３は、かかるＩＴＤ抽出モデルをハードウェア化した従来の時間差検出器のブロック図である。なお、非特許文献１の図６にも同様の時間差検出器（ＩＴＤ抽出モデル）が示されている。この時間差検出器は、左の入力音から生成されたパルス信号が入力される左入力信号シフト部１Ａ、右の入力音から生成されたパルス信号が入力される右入力信号シフト部２Ａ、及び、パルスニューロンモデル部ＭＡ１、ＭＡ２、…、ＭＡｎ（以下、単に「パルスニューロンモデル部ＭＡ」とも表記する。）を有している。
【０００６】
左入力信号シフト部１Ａは、パルスニューロンモデル部ＭＡ１、ＭＡ２、…、ＭＡｎに対応するシフト演算器ＬＡ１、ＬＡ２、…、ＬＡｎ（以下、単に「シフト演算器ＬＡ」とも表記する。）を有し、右入力信号シフト部２Ａは、パルスニューロンモデル部ＭＡ１、ＭＡ２、…、ＭＡｎに対応するシフト演算器ＲＡ１、ＲＡ２、…、ＲＡｎ（以下、単に「シフト演算器ＲＡ」とも表記する。）を有している。
【０００７】
左入力信号シフト部１Ａと右入力信号シフト部２Ａは、パルスニューロンモデル部ＭＡの列から見たときのシフト方向が、反対向きである。図３の時間差検出器では、左入力信号シフト部１Ａは、シフト演算器ＬＡ１、ＬＡ２、…、ＬＡｎの順に（すなわち、パルスニューロンモデル部ＭＡ１、ＭＡ２、…、ＭＡｎに対応する順に）信号をシフトするが、右入力信号シフト部２Ａは、シフト演算器ＲＡｎ、ＲＡ（ｎ−１）、…、ＲＡ１の順に（すなわち、パルスニューロンモデル部ＭＡｎ、ＭＡ（ｎ−１）、…、ＭＡ１に対応する順に）信号をシフトする。
【０００８】
各パルスニューロンモデル部ＭＡは、対応するシフト演算器ＬＡに接続されるとともに、対応するシフト演算器ＲＡに接続されている。各シフト演算器ＬＡ及び各シフト演算器ＲＡは、受け取った信号を、対応するパルスニューロンモデル部ＭＡに入力する。各パルスニューロンモデル部ＭＡは、シフト演算器ＬＡ及びシフト演算器ＲＡから略同時にパルス信号が入力されたときに発火する。
【０００９】
従来は、かかる時間差検出器を、複数の周波数帯域に対応させて用意し、これら複数の時間差検出器の統合出力パターンを用いて、入力信号間の時間差を検出していた。
【００１０】
図４は、従来の時間差検出器に対して、全ての周波数成分を含む音であるホワイトノイズを、左右の時間差なく入力したときの統合出力パターンである。このパターンの横軸は各時間差検出器のパルスニューロンモデル部ＭＡの列に対応し、縦軸は周波数帯域に対応し、各マスは発火頻度を濃淡で表している。図４からは、入力信号に時間差がない場合には、中央部分に縦に、強く発火する（すなわち、発火頻度が大きい）パルスニューロンモデル部ＭＡの群が存在し、その両側に八の字を描いて、強く発火するパルスニューロンモデル部ＭＡが存在することが分かる。そして、入力信号に時間差が与えられた場合、図５に示す発火パターンを保持したまま、パターン全体が与えられた時間差に相当する分だけシフトする。したがって、このパターンのシフトの大きさにより時間差の大きさが推定でき、延いては音源の方向が推定できることとなる（非特許文献２の５．２節及び図９参照）。
【非特許文献１】二俣宣義、黒柳奨、岩田彰、「ＦＰＧＡのためのパルスニューロンモデルの実装方法」、信学技報、社団法人電子情報通信学会、２００２年３月、ＮＣ２００１−２１１、ｐ．１２１−１２８
【非特許文献２】黒柳奨、平田浩一、岩田彰、「パルスニューラルネットワークのための競合学習手法」、信学技報、社団法人電子情報通信学会、２００２年３月、ＮＣ２００１−２１０、ｐ．１１３−１２０
【非特許文献３】黒柳奨、岩田彰、「聴覚情報処理システムのためのパルスニューロンモデルを用いた競合学習ニューラルネットワーク」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ−ＩＩ）、２００４年７月、第Ｊ８７−Ｄ−ＩＩ巻、第７号、ｐ．１４９６−１５０４
【非特許文献４】坂口晋也、黒柳奨、岩田彰、「環境把握のための音源識別システム」、信学技報、社団法人電子情報通信学会、１９９９年１２月、ＮＣ９９−７０、ｐ．６１−６８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、上記従来の時間差検出器では、少ない周波数成分しか持たない音に対しては正しい時間差が検出できず、検出性能が良くないという問題があった。これは、従来手法では、全ての入力信号に対して必ず一定回数シフトするため、入力が周期的な信号である場合、一度発火を起こしたパルス信号がシフトされた結果、後段のパルスニューロンモデル部ＭＡで再び発火を起こしてしまうためである。
【００１２】
図５を用いて説明すると、左入力信号シフト部１Ａにパルス信号列「１００１００…」が入力され、右入力信号シフト部２Ａにパルス信号列「０１０１０１…」が入力されている。従来の時間差検出器は、発火に関与したか否かに拘わらず各入力信号をシフトするため、パルスニューロンモデル部ＭＡ２で発火を起こしたパルス信号（図５中、破線で囲んだパルス信号）のうち左からの入力信号（図５中、上の信号）が、パルスニューロンモデル部ＭＡ３で再び発火を起こしている。
【００１３】
図６を用いて説明すると、真の時間差を表す発火位置は周波数成分に依らず同じであるため、ホワイトノイズのように入力信号に多くの周波数成分が含まれる場合には、出力パターンにおいて強く発火するパルスニューロンモデル部ＭＡが縦に並んだ所（図６の左図の「ホワイトノイズ」では、□で囲んだ所）が、真の時間差を表し、それ以外の強く発火する所は、一度発火を起こしたパルス信号がシフトされたことによる発火であり、偽の時間差を表すものであることが分かる。しかし、図６の右図から分かるように、ピンクノイズのように少ない周波数成分しか持たない音では、強く発火するパルスニューロンモデル部ＭＡが縦に並んだ所が現れないため、真の時間差を表す位置を特定できず、正しい時間差を検出できないという問題があった。
【００１４】
この発明は、上述した問題を解決するものであり、少ない周波数成分しか持たない音に対する時間差の検出性能を向上可能な時間差検出器を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の時間差検出器は、第１のパルスニューロンモデル部から第ｎ（ｎ：１より大きい正整数）のパルスニューロンモデル部までのｎ個のパルスニューロンモデル部と、第１のパルスニューロンモデル部に対応する第１の左入力信号部から、第ｎのパルスニューロンモデル部に対応する第ｎの左入力信号部までの、ｎ個の左入力信号部を有して、左の入力音から生成されたパルス信号列が入力される左入力信号シフト部と、第１のパルスニューロンモデル部に対応する第１の右入力信号部から、第ｎのパルスニューロンモデル部に対応する第ｎの右入力信号部までの、ｎ個の右入力信号部を有して、右の入力音から生成されたパルス信号列が入力される右入力信号シフト部と、を備え、前記左入力信号シフト部は、入力された信号を、第１の左入力信号部、第２の左入力信号部、…、第ｎの左入力信号部の順に、シフトするように構成され、前記右入力信号シフト部は、入力された信号を、第ｎの右入力信号部、第（ｎ−１）の右入力信号部、…、第１の右入力信号部の順に、シフトするように構成され、前記各左入力信号部は、入力された信号に応じた出力信号を、対応する前記パルスニューロンモデル部に出力するように構成され、前記各右入力信号部は、入力された信号に応じた出力信号を、対応する前記パルスニューロンモデル部に出力するように構成され、前記各パルスニューロンモデル部は、前記右入力信号部からの出力信号と前記左入力信号部からの出力信号とを用いて演算を行い、当該演算結果が所定の発火条件を満たしたときには所定の発火信号を出力し、満たさないときには前記発火信号を出力しないように構成され、前記発火信号に基づいて左右の入力音の時間差を検出する時間差検出器であって、第ｎの左入力信号部以外の前記左入力信号部に入力されて前記発火信号を出力させる基となった信号を、遅くとも当該信号に応じた出力信号がシフト順における次の前記左入力信号部から対応する前記パルスニューロンモデル部に出力される前に、削除し、第１の右入力信号部以外の前記右入力信号部に入力されて前記発火信号を出力させる基となった信号を、遅くとも当該信号に応じた出力信号がシフト順における次の前記右入力信号部から対応する前記パルスニューロンモデル部に出力される前に、削除するように構成されたことを特徴とする。
【００１６】
これによれば、発火信号を出力させる基となった信号（以下、「発火に関与した信号」ともいう。）を、遅くともその信号に応じた出力信号が次の左入力信号部又は右入力信号部から対応するパルスニューロンモデル部に出力される前に、削除する。すなわち、一度発火に関与した信号が、次の左入力信号部又は右入力信号部に入力されて、その信号に応じた出力信号がパルスニューロンモデル部に出力されることがなくなるため、一度発火に関与した信号が再び発火に関与することを防止できる。このため、偽の時間差を表す発火を抑制でき、少ない周波数成分しか持たない音に対する時間差の検出性能を向上できる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の時間差検出器によれば、少ない周波数成分しか持たない音に対する時間差の検出性能を向上可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１９】
本実施形態の時間差検出器は、図７に示すように、左入力信号シフト部１と、右入力信号シフト部２と、第１のパルスニューロンモデル部Ｍから第ｎのパルスニューロンモデル部Ｍまでのｎ個のパルスニューロンモデル部（以下、「モデル部」と略す。）Ｍとを備えている。ｎは１より大きい正整数であり、本実施形態ではｎ＝４１である。なお、各モデル部Ｍを区別するために、第ｉのモデル部ＭにはＭｉと符号を付ける。ｉは１からｎまでの正整数である。
【００２０】
左入力信号シフト部１には、第１のモデル部Ｍ１に対応する第１のシフト演算器Ｌから、第ｎのモデル部Ｍｎに対応する第ｎのシフト演算器Ｌまでの、ｎ個のシフト演算器Ｌが配列されている。各シフト演算器Ｌは、左入力信号部に該当する。なお、各シフト演算器Ｌを区別するために、第ｉのシフト演算器ＬにはＬｉと符号を付ける。第ｉのシフト演算器Ｌｉは第ｉのモデル部Ｍｉに接続されている。
【００２１】
左入力信号シフト部１は、入力された信号を、第１のシフト演算器Ｌ１、第２のシフト演算器Ｌ２、…、第ｎのシフト演算器Ｌｎの順に、シフトするように構成されている。なお、入力される信号は、「０」と「１」で表される２値化されたものである。
【００２２】
各シフト演算器Ｌは、入力された信号を保持するフリッププロップ回路であり、保持している信号を、所定のタイミングで、対応するモデル部Ｍ（すなわち、第ｉのシフト演算器Ｌｉであれば第ｉのモデル部Ｍｉ）に出力するように構成されている。また、各シフト演算器Ｌは、リセット信号入力部を有し、所定のリセット信号が入力されたときに、保持している信号を「０」にするように構成されている。
【００２３】
右入力信号シフト部２には、第１のモデル部Ｍ１に対応する第１のシフト演算器Ｒから、第ｎのモデル部Ｍｎに対応する第ｎのシフト演算器Ｒまでの、ｎ個のシフト演算器Ｒが配列されている。各シフト演算器Ｒは、右入力信号部に該当する。なお、各シフト演算器Ｒを区別するために、第ｉのシフト演算器ＲにはＲｉと符号を付ける。第ｉのシフト演算器Ｒｉは第ｉのモデル部Ｍｉに接続されている。
【００２４】
右入力信号シフト部２は、入力された信号を、第ｎのシフト演算器Ｒｎ、第（ｎ−１）のシフト演算器Ｒ（ｎ−１）、…、第１のシフト演算器Ｒ１の順に、シフトするように構成されている。すなわち、モデル部Ｍの列Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎから見た場合、左入力信号シフト部１と右入力信号シフト部１のシフト方向は反対である。なお、入力される信号は、「０」と「１」で表される２値化されたものである。
【００２５】
各シフト演算器Ｒは、入力された信号を保持するフリッププロップ回路であり、保持している信号を、所定のタイミングで、対応するモデル部Ｍ（すなわち、第ｉのシフト演算器Ｒｉであれば第ｉのモデル部Ｍｉ）に出力するように構成されている。また、各シフト演算器Ｒは、リセット信号入力部を有し、所定のリセット信号が入力されたときに、保持している信号を「０」にするように構成されている。
【００２６】
各モデル部Ｍは、パルスニューロンモデルであり、対応するシフト演算器Ｌ及びシフト演算器Ｒから入力された出力信号を用いて演算を行い、その演算結果が所定の発火条件を満たしたときには所定の発火信号を出力し、満たさないときには所定の発火信号を出力しないように構成されている。
【００２７】
詳しくは、各モデル部Ｍは、所定の結合重みと閾値とを保持しており、また、ニューロンの内部電位（内部ポテンシャル）に相当する値（以下、「内部電位」という。）を保持可能に構成されている。そして、各モデル部Ｍは、信号「１」が入力されたときには結合重みの値を内部電位に加算し、信号「０」が入力されたときは加算しないように構成されて、内部電位と閾値との比較を行い、内部電位が閾値以上であれば、発火（すなわち、所定の発火信号を出力）し、内部電位が閾値より小さければ発火しない。すなわち、所定の発火条件とは、内部電位が閾値以上であることである。その後、各モデル部Ｍは、内部電位を減衰させる。
【００２８】
各モデル部Ｍの具体的構成は、図１５に示すように、上記非特許文献１に示された従来のＨＰＮモデル（同文献の図４及び図７参照）と同様であるので、ここでは詳述しない。なお、各モデル部Ｍの入力数は２、内部ポテンシャルのサイズは６bit、内部ポテンシャルの基準値は３、結合重みは１６、閾値は３２である。また、本実施形態では入力音を１６kHzでサンプリングしているので、不応期１msecは１６cycleに相当し、減衰は１cycle毎に３／４とする。すなわち、１cycle毎に、内部ポテンシャルの１／４を内部ポテンシャルから減算する。この１／４の減算は、非特許文献１に記載されているように、内部ポテンシャルを２ビットシフトしてその補数を取り、加算を行うことで実現できる。
【００２９】
図１５で説明すれば、各モデル部Ｍは、ＡＮＤ回路３Ｌ、３Ｒと、加算器４、８と、内部ポテンシャル保持部５と、比較部６と、減衰生成部７とを備えている。そして、ＡＮＤ回路３Ｌ、３Ｒは、入力信号が「１」のときのみ結合重み値を加算器４に入力し、加算器４は、入力された結合重み値と内部ポテンシャル保持部５に保持されている内部ポテンシャルとの加算を行って、内部ポテンシャル保持部５内の内部ポテンシャルを更新する。比較部６は、自らが保持している閾値と、内部ポテンシャル保持部５が保持している内部ポテンシャルとの比較を行って、内部ポテンシャルが閾値以上であれば発火信号「１」を出力し、閾値未満であれば信号「０」を出力する。また、減衰生成部７は、内部ポテンシャルに対して、ビットシフトと補数表現を行うことにより、内部ポテンシャルの減衰分（−１／４）を生成して、加算器８に入力し、加算器８は、内部ポテンシャルとその減衰分との加算を行って、内部ポテンシャル保持部５内の内部ポテンシャルを更新する。
【００３０】
このように構成することにより、各モデル部Ｍは、対応するシフト演算器Ｌからの出力パルス信号「１」と、対応するシフト演算器Ｒからの出力パルス信号「１」とを、略同時に受け取った場合に、発火パルス信号「１」を出力する。なお、「略同時」とは、勿論、同時である場合を含む。
【００３１】
さらに、本実施形態の時間差検出器は、図７に示すように、第１の信号削除回路Ｄから第ｎの信号削除回路Ｄまでのｎ個の信号削除回路Ｄを備えている。各信号削除回路Ｄを区別するために、第ｉの信号削除回路ＤにはＤｉと符号を付ける。
【００３２】
第ｉの信号削除回路Ｄｉは第ｉのモデル部Ｍｉに接続されている。また、第ｉの信号削除回路Ｄｉは、ｉ＝ｎの場合を除いてシフト演算器Ｌ（ｉ＋１）のリセット信号入力部に接続されるとともに、ｉ＝１の場合を除いてシフト演算器Ｒ（ｉ−１）のリセット信号入力部に接続されている。
【００３３】
各信号削除回路Ｄは、モデル部Ｍから発火信号を受け取ると、接続されたシフト演算器Ｌ及びシフト演算器Ｒにそれぞれ所定のリセット信号「１」を出力する。リセット信号が入力されると、シフト演算器Ｌ及びシフト演算器Ｒは、入力信号を０にリセットする。
【００３４】
これにより、各信号削除回路Ｄは、シフト順における最後のシフト演算器Ｌ（すなわち、シフト演算器Ｌｎ）以外のシフト演算器Ｌに入力されて発火に関与したパルス信号を、信号列から削除する。また、シフト順における最後のシフト演算器Ｒ（すなわち、シフト演算器Ｒ１）以外のシフト演算器Ｒに入力されて発火に関与したパルス信号を、信号列から削除する。ここで、「信号を削除する」とは、その信号を、その信号が無いことを示す信号に置き換えることをいい、削除した分を詰めることはしない。本実施形態では、信号「１」を信号「０」に置き換える。なお、シフト演算器Ｌｎに入力された信号、及び、シフト演算器Ｒ１に入力された信号を削除しないのは、それ以上シフトされないため削除の必要がないからであるが、それらを削除するように構成してもよい。
【００３５】
本実施形態の時間差検出器は、所定の周期で、左右のパルス信号列の１回シフト→発火に関与した信号の削除→各モデル部Ｍへの信号の入力・演算・比較→発火又は未発火を繰り返す。そして、モデル部Ｍが出力した発火信号に基づいて左右の入力音の時間差を検出する。
【００３６】
図１５を用いて、本実施形態の時間差検出器の１周期分の動作について説明する。なお、１周期（１cycle）は、非特許文献１のＩＴＤ抽出モデルと同様に、２クロック分に相当する（非特許文献１の５．２節及び図７参照）。
【００３７】
１クロック目では、図１５（ａ）に示すように、左入力信号部１及び右入力信号部２は、各シフト演算器Ｌ、Ｒから次のシフト演算器Ｌ、Ｒへの信号のシフトを行う。なお、シフト順における最初のシフト演算器Ｌ、Ｒには、外部から新しい信号が入力される。このシフト後、信号削除回路Ｄは、保持している信号をシフト演算器Ｌ、Ｒに入力し、信号削除回路Ｄからリセット信号「１」を受け取ったシフト演算器Ｌ、Ｒは、保持している信号を「０」にリセットする。一方、各モデル部Ｍは、上述したように内部ポテンシャルの減衰分を生成して、内部ポテンシャル保持部５内の内部ポテンシャルを減衰させる。
【００３８】
２クロック目では、図１５（ｂ）に示すように、各シフト演算器Ｌ、Ｒは、対応するモデル部Ｍに信号を入力し、各モデル部Ｍは、入力された信号が「１」であれば結合重み値を内部ポテンシャルに加算し、内部ポテンシャルと閾値とを比較して、閾値以上であれば発火信号「１」を信号削除回路Ｄに出力し、閾値未満であれば信号「０」を出力する。信号削除回路Ｄは、比較部６から受け取った信号を、外部に出力するとともに保持し、次のクロック（すなわち、上記１クロック目）で、保持している信号をシフト演算器Ｌ、Ｒに出力する。すなわち、発火信号「１」を保持しているときは、リセット信号「１」を出力する。
【００３９】
図８に基づいて、本実施形態の時間差検出器の作用について説明する。図８では、図５の場合と同様に、左入力信号シフト部１にパルス信号列「１００１００…」が入力され、右入力信号シフト部２にパルス信号列「０１０１０１…」が入力される。なお、図８では、説明を簡単にするため、シフト演算器Ｌ、Ｒの両方から略同時に信号「１」が入力された場合にのみ、モデル部Ｍは発火するものとする（実際には、内部ポテンシャルが減衰しつつ保存されているため、シフト演算器Ｌ、Ｒの両方から略同時に信号「１」が入力された場合以外でも、モデル部Ｍは発火することがある）。
【００４０】
図８（ａ）に示すように、シフト演算器Ｌ２及びシフト演算器Ｒ２に信号「１」が入力された結果、モデル部Ｍ２が発火信号「１」を出力する。この発火信号「１」を受け取った信号削除回路Ｄ２は、シフト演算器Ｌ３にリセット信号を出力する。
【００４１】
リセット信号を受け取ったシフト演算器Ｌ３は、図８（ｂ）に示すように、次のシフトによりシフト演算器Ｌ２から受け取った信号「１」を削除する。すなわち、信号「１」を信号「０」に置き換える。
【００４２】
かかる信号の削除の結果、モデル部Ｍ３にはシフト演算器Ｌ３から信号「０」が入力されることとなり、モデル部Ｍ３は発火しない。すなわち、一度発火を起こした信号による再発火が防止される。なお、図８（ａ）でシフト演算器Ｒ２に入力されていた信号「１」も削除されるので、図８（ｂ）ではシフト演算器Ｒ１の信号は「０」となっている。
【００４３】
以下、図９〜図１４に基づいて、従来手法と提案手法について比較する。従来手法とは、図３に示した従来の時間差検出器（但し、ｎ＝４１とし、モデル部ＭＡはモデル部Ｍと同じ構成とする。）を、図２に示すように１０チャンネル分設けて２次元配列とした場合、提案手法とは、本実施形態の時間差検出器を、図２に示すように１０チャンネル分設けて２次元配列とした場合をいう。
【００４４】
図９は、２ｋＨｚのピンクノイズを入力したときの従来手法と提案手法の出力パターンである。図９の左図、中央の図、右図は、それぞれ、左右の耳（マイク）を有するダミーヘッドの左側、正面、右側に、音源を置いた場合を示している。縦軸はチャンネル番号を表し、横軸は入力番号（モデル部ＭＡ、Ｍの番号ｉ）を示している。
【００４５】
図９から、従来手法では、強く発火するモデル部ＭＡがいずれの場合も同じように分布しているため、音源の方向を特定困難であることが分かる。一方、提案手法では、強く発火するモデル部Ｍが、音源の方向に応じて偏っており、音源のおおよその方向を特定可能であることが分かる。なお、音源が左側に置かれている場合は、左から早く右から遅く音が入ってくるため、提案手法では、右寄りのモデル部Ｍで発火して、左図のようになり、逆に、音源が右側に置かれている場合は、提案手法では、左寄りのモデル部Ｍで発火して、右図のようになる。
【００４６】
また、図１１〜１４は、図１０のように、音源をダミーヘッドの左９０度の位置から正面を通って右９０度の位置まで移動させる音源定位実験の結果を示している。
【００４７】
図１１は、ホワイトノイズを入力したときの従来手法と提案手法による出力パターンを示しており、左図は移動開始から０．３０sec後、中央の図は３．００sec後、右図は５．２５sec後を示している。図１１からは、ホワイトノイズの場合は、いずれの手法でも、時間の経過とともに強く発火するモデル部ＭＡ、Ｍが移動し、左右の入力音の時間差を検出可能であることが分かる。
【００４８】
また、図１２は、図１１に示された従来手法及び提案手法の出力を、出力素子群にマッピングしたときの結果を示している。このマッピング方法は、上記非特許文献２の５．２節に示すように、ホワイトノイズを用いた学習後の競合学習ネットワークを用いたものであり、非特許文献２に詳述されているので、ここでは詳述しない。縦軸は出力素子の番号を表しており、番号が小さいほど（すなわち、下方へ行くほど）は音源が左寄りであり、番号が大きいほど（すなわち、上方へ行くほど）音源が右寄りであることを示す。横軸は時間であり、各マスは発火頻度を濃淡で表している。図１２からは、ホワイトノイズでは、いずれの手法でも、時間の経過とともに、発火する出力素子の番号が大きくなり、音源の方向（左から右への移動）を略正しく認識できていることが分かる。
【００４９】
一方、図１３は、救急車のサイレンの音を入力したときの従来手法と提案手法による出力パターンを示しており、左図は移動開始から０．５２５sec後、中央の図は２．８５０sec後、右図は５．３２５sec後を示している。救急車のサイレンの音は、含まれる周波数成分が限られている。このため、図１３からは、従来手法では、強く発火するモデル部群の移動が分かりにくく、左右の入力音の時間差の検出が困難であるが、提案手法では、時間の経過とともに強く発火するモデル部群が明確に移動し、左右の入力音の時間差を検出可能であることが分かる。
【００５０】
また、図１４は、図１３に示された従来手法及び提案手法の出力を、図１２と同様に、出力素子群にマッピングしたときの結果を示している。図１４からは、救急車のサイレンの音では、従来手法では、最初に右側からの音と誤認識する等、音源の方向を正しく認識できていないが、提案手法では、時間の経過とともに、発火する出力素子の番号が大きくなり、音源の方向（左から右への移動）を略正しく認識できていることが分かる。
【００５１】
このように、本実施形態の時間差検出器では、発火したモデル部Ｍを調べて発火の基となった信号を削除することにより、一度発火を起こした信号が、再び発火を起こすことを防止するので、偽の時間差を表す発火を抑制できる。このため、上述したように、ピンクノイズや救急車のサイレンの音といった少ない周波数成分しか持たない音についても、左右の入力音の時間差を検出可能となり、音源方向の検出性能が向上する。
【００５２】
なお、上記実施形態では、発火を起こしたモデル部Ｍに対応するシフト演算器Ｌ、Ｒの（シフト順における）次のシフト演算器Ｌ、Ｒに、リセット信号を入力することにより、次のシフト演算器Ｌ、Ｒにおいて信号の削除を行ったが、発火を起こしたモデル部Ｍに対応するシフト演算器Ｌ、Ｒにおいて信号の削除を行うように構成してもよい。また、発火を起こしたモデル部Ｍに対応するシフト演算器Ｌ、Ｒと次のシフト演算器Ｌ、Ｒとの中間部において、信号の削除を行うように構成してもよい。要するに、発火の基となった信号の削除は、遅くともその信号に応じた出力信号が次のシフト演算器Ｌ、Ｒから対応するモデル部Ｍに出力される前に、行われればよい。
【００５３】
すなわち、特許請求の範囲を逸脱しない範囲で、本発明は種々の構成を採り得る。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】パルスニューロンモデルの模式図である。
【図２】ＩＴＤ検出モデルの模式図である。
【図３】ハードウェア上に実装された従来のＩＴＤ抽出モデルのブロック図である。
【図４】従来のＩＴＤ抽出モデルの出力例である。
【図５】従来のＩＴＤ抽出モデルの問題点を説明するための図である。
【図６】従来のＩＴＤ抽出モデルの出力例であり、左図はホワイトノイズを、右図は２kHzのピンクノイズを入力したときの図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る時間差検出器の概略構成を示す図である。
【図８】同実施形態の時間差検出器の作用を説明するための図である。
【図９】２ｋＨｚのピンクノイズを入力したときの従来手法と提案手法の出力パターン例である。
【図１０】音源定位実験の方法を説明するための図である。
【図１１】ホワイトノイズを入力したときの従来手法と提案手法による出力パターン例である。
【図１２】図１１に示された従来手法及び提案手法の出力を、出力素子群にマッピングしたときの結果を示す図である。
【図１３】救急車のサイレンの音を入力したときの従来手法と提案手法による出力パターン例である。
【図１４】図１３に示された従来手法及び提案手法の出力を、出力素子群にマッピングしたときの結果を示す図である。
【図１５】本実施形態の時間差検出器の動作の流れを説明するための図であり、（ａ）は１クロック目を、（ｂ）は２クロック目を示す。
【符号の説明】
【００５５】
１…左入力信号シフト部
２…右入力信号シフト部
Ｍ…パルスニューロンモデル部
Ｌ…シフト演算器（左入力信号部）
Ｒ…シフト演算器（右入力信号部）
Ｄ…信号削除回路
【図１】
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【図３】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１５】
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【図２】
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【図４】
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【図６】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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