(57)【要約】【課題】  本発明では、少ない記憶容量で多数の信号パターンを生成することができる新規信号生成装置を提供することを目的とする。【解決手段】  本発明に係る新規信号生成装置では、入力層と中間層と出力層とから構成される砂時計型ニューラルネットワークに関して、前記砂時計型ニューラルネットワークへ入力されたデータに基づき、前記出力層からデータを出力する新規信号生成装置であって、前記入力層に入力される教師データと前記出力層から出力される当該教師データとが等しくなるような前記砂時計型ニューラルネットワークの学習を行った結果、前記教師データに関する特徴量を前記中間層の一部を構成する圧縮層からの出力として抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量を変更したデータを、前記圧縮層からの出力とする信号変更手段と、前記信号変更手段により変更された前記データに基づき、前記出力層からデータを出力する信号生成手段と、を有することを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力層と中間層と出力層とから構成される砂時計型ニューラルネットワークに関して、前記砂時計型ニューラルネットワークへ入力されたデータに基づき、前記出力層からデータを出力する新規信号生成装置であって、
前記入力層に入力される教師データと前記出力層から出力される当該教師データとが等しくなるような前記砂時計型ニューラルネットワークの学習を行った結果、前記教師データに関する特徴量を前記中間層の一部を構成する圧縮層からの出力として抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量を変更したデータを、前記圧縮層からの出力とする信号変更手段と、
前記信号変更手段により変更された前記データに基づき、前記出力層からデータを出力する信号生成手段と、を有することを特徴とする新規信号生成装置。
【請求項２】
前記圧縮層にニューロンを追加する圧縮層ニューロン追加手段を有することを特徴とする請求項１に記載の新規信号生成装置。
【請求項３】
所定のデータに対して多重解像度解析を行って得られた当該データに関する周波数特徴量に基づき、当該データを生成する新規信号生成装置であって、
前記多重解像度解析を行って得られた前記データに関する周波数特徴量を変更する特徴量変更手段と、
前記特徴量変更手段により変更された前記周波数特徴量に基づいて、前記多重解像度解析の逆変換をすることによってデータを生成する信号生成手段と、を有することを特徴とする新規信号生成装置。
【請求項４】
前記多重解像度解析は、前記所定のデータに対してフーリエ解析を行うことを特徴とする請求項３に記載の新規信号生成装置。
【請求項５】
前記多重解像度解析は、前記所定のデータに対してウェーブレット解析を行うことを特徴とする請求項３に記載の新規信号生成装置。
【請求項６】
入力層と中間層と出力層とから構成される砂時計型ニューラルネットワークに関して、前記砂時計型ニューラルネットワークへ入力されたデータに基づき、前記出力層からデータを出力する新規信号生成装置の新規信号生成方法であって、
前記入力層に入力される教師データと前記出力層から出力される当該教師データとが等しくなるような前記砂時計型ニューラルネットワークの学習を行った結果、前記教師データに関する特徴量を前記中間層の一部を構成する圧縮層からの出力として抽出する特徴量抽出手順と、
前記特徴量抽出手順により抽出された前記特徴量を変更したデータを、前記圧縮層からの出力とする信号変更手順と、
前記信号変更手順により変更された前記データに基づき、前記出力層からデータを出力する信号生成手順と、を有することを特徴とする新規信号生成方法。
【請求項７】
前記圧縮層にニューロンを追加する圧縮層ニューロン追加手順を有することを特徴とする請求項６に記載の新規信号生成方法。
【請求項８】
所定のデータに対して多重解像度解析を行って得られた当該データに関する周波数特徴量に基づき、当該データを生成する新規信号生成装置の新規信号生成方法であって、
前記多重解像度解析を行って得られた前記データに関する周波数特徴量を変更する特徴量変更手順と、
前記特徴量変更手順により変更された前記周波数特徴量に基づいて、前記多重解像度解析の逆変換をすることによってデータを生成する信号生成手順と、を有することを特徴とする新規信号生成方法。
【請求項９】
前記多重解像度解析は、前記所定のデータに対してフーリエ解析を行うことを特徴とする請求項８に記載の新規信号生成方法。
【請求項１０】
前記多重解像度解析は、前記所定のデータに対してウェーブレット解析を行うことを特徴とする請求項８に記載の新規信号生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記憶装置に記憶した既存信号の特徴量を変更することで、元の信号とは異なる新規信号を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像や音声の再生、ロボット動作の生成などにおいては、記憶装置等に保持している既存の信号パターンしか出力できない。このため、様々な種類の画像、音声、ロボット動作を出力するためには、非常に数多くの信号パターンを記憶しておく必要があり、記憶装置の容量、コストが大となる。
【０００３】
一方、砂時計型ニューラルネットワークを利用する情報処理装置であって、ロボット等の情報処理において、少ない情報数で有効に情報処理が可能となる技術が公開されている（特許文献１等）。
【特許文献１】特開平９−２６９４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記技術においては、記憶装置等に記憶させた信号しか出力させることができないという問題が依然として存在する。
【０００５】
そこで、本発明では、上記問題点に鑑み、少ない記憶容量で多数の信号パターンを生成することができる新規信号生成装置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】
【０００６】
本発明に係る新規信号生成装置では、入力層と中間層と出力層とから構成される砂時計型ニューラルネットワークに関して、前記砂時計型ニューラルネットワークへ入力されたデータに基づき、前記出力層からデータを出力する新規信号生成装置であって、前記入力層に入力される教師データと前記出力層から出力される当該教師データとが等しくなるような前記砂時計型ニューラルネットワークの学習を行った結果、前記教師データに関する特徴量を前記中間層の一部を構成する圧縮層からの出力として抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量を変更したデータを、前記圧縮層からの出力とする信号変更手段と、前記信号変更手段により変更された前記データに基づき、前記出力層からデータを出力する信号生成手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る新規信号生成装置の一形態では、前記圧縮層にニューロンを追加する圧縮層ニューロン追加手段を有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る新規信号生成装置の一形態では、所定のデータに対して多重解像度解析を行って得られた当該データに関する周波数特徴量に基づき、当該データを生成する新規信号生成装置であって、前記多重解像度解析を行って得られた前記データに関する周波数特徴量を変更する特徴量変更手段と、前記特徴量変更手段により変更された前記周波数特徴量に基づいて、前記多重解像度解析の逆変換をすることによってデータを生成する信号生成手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る新規信号生成装置の一形態では、前記多重解像度解析は、前記所定のデータに対してフーリエ解析を行うことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る新規信号生成装置の一形態では、前記多重解像度解析は、前記所定のデータに対してウェーブレット解析を行うことを特徴とする。
【００１１】
従って、本発明では、少ない記憶容量で多数の信号パターンを生成することができる新規信号生成装置を提供することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明では、少ない記憶容量で多数の信号パターンを生成することができる新規信号生成装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
【００１４】
（本実施の形態に係る新規信号生成装置の動作原理）
図１〜図５を用いて、本実施の形態に係る新規信号生成装置の動作原理について説明する。
【００１５】
新規信号生成装置１００は、所定のデータを砂時計型ニューラルネットワーク（以下、ＳＮＮ）に入力して、当該ＳＮＮを介して出力層から入力データに対応するデータを出力する装置である。
【００１６】
はじめに、図１を用いて、本実施の形態に係るＳＮＮについて説明する。図１は、本実施の形態に係るＳＮＮを説明する図である。
【００１７】
ＳＮＮは、入力層、中間層、出力層から構成され、当該中間層は、中間層（１）、中間層（２）、圧縮層から構成される。ここで、図１では中間層の層数を３層としているが、中間層の層数は、１層でも良く、複数層としても良い。ただし、中間層の構成は、１つの圧縮層を中心として、左右対称に他の中間層が配置される形態とする。従って、中間層の層数は、１＋２ｎ（ｎは自然数）となる。
【００１８】
また、図１に示す入力層、中間層、出力層を構成するニューロンの数は、適宜、変更しても良い。
【００１９】
また、ＳＮＮの入力層から入力されたデータは、中間層、出力層の方向へ伝搬されて行くものとする。
【００２０】
ＳＮＮの入力層、中間層（１）、圧縮層、中間層（２）、出力層を構成する各ニューロンＮｉは、所定の伝達関数に従って入力Ｘｉに対して１つの出力Ｙｉを出力する。
【００２１】
本実施の形態では、伝達関数として下記（１）式で表されるシグモイド関数が用いられている。なお、下記（１）式におけるθｉはニューロンＮｉ毎の閾値である。
Ｙｉ＝１／（１＋ｅｘｐ（−Ｘｉ−θｉ））  …（１）
また、中間層（１）、圧縮層、中間層（２）、出力層においては、前記（１）式における入力Ｘｉは、それぞれ上流側の各ニューロンＮｊと下流側のニューロンＮｉとの結合重み係数をＷｉｊとした場合、ニューロンＮｉへの入力Ｘｉは、
Ｘｉ＝Σ（Ｗｉｊ×Ｙｊ）  …（２）
となる。
【００２２】
なお、伝達関数は、前記（１）式に示したシグモイド関数以外の関数を用いることも可能である。
【００２３】
ＳＮＮの学習では、入力層から入力されるデータと等しい教師データを用いて学習を行う。つまり、ＳＮＮの学習では、ＳＮＮへの入力データとＳＮＮからの出力データが等しくなるように学習を行う。
【００２４】
また、ＳＮＮの学習は、このＳＮＮの出力データと教師データとの誤差の２乗和を最小にするように、この誤差データを出力層から入力層に逆伝搬（バックプロパゲーション）させ、ＳＮＮの各層を構成するニューロン間の結合重みを変化させることによって行われる形態とする（誤差逆伝搬法）。また、遺伝的アルゴリズム等他の手法を用いて、ＳＮＮの学習を行う形態としても良い。
【００２５】
さらに、ＳＮＮの学習においては、学習開始時における圧縮層のニューロン数は１つとする。その状態で一旦学習を開始し、誤差（＝入力層への入力データと出力層からの出力データとの差）の学習ステップ毎の減少値が一定値以下となった場合に、圧縮層へニューロンを追加することとする。以降、この処理を繰り返して行い、最終的に誤差が所定の閾値以下となった場合に、ＳＮＮの学習処理は終了する。
【００２６】
図１では、上記ＳＮＮの学習の結果、圧縮層として３つのニューロンが生成されていることを示している。
【００２７】
上記のようなＳＮＮの学習によって、得られたＳＮＮに係る圧縮層からの出力は、教師データを主成分分析した結果と等価となる。そして、学習開始時にあった圧縮層のニューロンからの出力は教師データの第１主成分を示し、次に追加された圧縮層のニューロンからの出力は教師データの第２主成分を示す。従って、ｎ番目に追加された圧縮層のニューロンからの出力は教師データの第ｎ主成分を示すようになる。
【００２８】
このようにＳＮＮで主成分分析を行う利点は、非線形の主成分分析を、当該分析を行うデータの属性に依存せずに、行うことができる点にある。
【００２９】
また、ＳＮＮの学習においては、上記のように学習の進捗に合わせて圧縮層にニューロンを追加する方法に代えて、学習の当初から圧縮層に複数個のニューロンを予め用意した上で、誤差逆伝搬法等によるＳＮＮの学習を行う形態としても良い。
【００３０】
ここで図２は、本実施の形態に係る新規信号生成装置１００の動作原理を説明する図である。
【００３１】
新規信号生成装置１００は、教師データ学習手段１１０、特徴量抽出手段１２０、信号変更手段１３０、信号生成手段１４０、圧縮層ニューロン追加手段１５０を有する。
【００３２】
教師データ学習手段１１０は、教師データを用いて、図１で示すようにＳＮＮを学習させる。上記説明のようにＳＮＮの学習は、入力層から入力されるデータと出力層から出力されるデータとが等しくなるように行う。
【００３３】
また、教師データは画像データ、音声データ、ロボット動作情報データ等、データの属性には拘束されず、どの様なデータでも適用することができる。
【００３４】
また、教師データ学習手段１１０は、上記説明の誤差逆伝搬法を用いてＳＮＮの学習を行う形態とするが、他手法を用いてＳＮＮの学習を行う形態としても良い。
【００３５】
特徴量抽出手段１２０は、教師データ学習手段１１０によるＳＮＮの学習を行った結果、図１で示すようにＳＮＮの圧縮層からの出力として、教師データの特徴量を抽出する。
【００３６】
教師データの学習が終了したＳＮＮ（学習後ＳＮＮ）では、当該ＳＮＮの圧縮層の出力を上記特徴量とすると、その出力層から当該教師データを出力する。
【００３７】
信号変更手段１３０は、特徴量抽出手段１２０により抽出された特徴量を変更し、その変更したデータを上記圧縮層の出力としてＳＮＮに入力する。つまり、信号変更手段１３０は、特徴量抽出手段１２０により抽出された特徴量を変更して、それを学習後ＳＮＮの圧縮層からの出力とする。
【００３８】
圧縮層ニューロン追加手段１４０は、学習後ＳＮＮの圧縮層にニューロンを追加する。追加するニューロンは、１つでも複数でも良い。
【００３９】
信号生成手段１４０は、学習後ＳＮＮの圧縮層の出力として入力されたデータに基づき、ＳＮＮの出力層からデータを出力する。
【００４０】
ここで、図３は信号生成手段１４０による処理を説明するための図である。図３に示すように、信号生成手段１４０は、圧縮層の出力として入力されたデータを中間層（２）、出力層の方向へ順に伝達し、教師データと同じ次元のデータを当該出力層から出力する。
【００４１】
また、特徴量抽出手段１２０により抽出した教師データの特徴量を変更して、ＳＮＮの圧縮層の出力として入力すると、信号生成手段１４０は、当該ＳＮＮの出力層から、教師データと異なる新規なデータを出力する。
【００４２】
こうすることで、本発明に係る新規信号生成装置１００は、ＳＮＮ（記憶装置）に記憶させるデータを増やすことなく、新規な信号を生成することができる。
【００４３】
ここで、図４は信号生成手段１４０及び圧縮層ニューロン追加手段１５０による処理を説明するための図である。図４に示すように、圧縮層ニューロン追加手段１５０は、学習後ＳＮＮの圧縮層に新規なニューロンを追加する。
【００４４】
そして、当初からあった圧縮層に加えて、圧縮層ニューロン追加手段１５０により追加されたニューロンからもデータを出力すると、信号生成手段１４０は、当該データを中間層（２）、出力層の方向へ順に伝達し、当該出力層から教師データと同じ次元を有するが、教師データとは異なる新規なデータを出力する。
【００４５】
こうすることで、本発明に係る新規信号生成装置１００は、ＳＮＮ（記憶装置）に記憶させるデータを増やすことなく、新規な信号を生成することができる。
【００４６】
ここで、圧縮層ニューロン追加手段１５０により圧縮層にニューロンを追加した後、例えば、図４で示す当該追加したニューロンと中間層（２）を構成するニューロンとの間の結合重みについてのみ、所定の学習データを用いて、学習を行う形態としても良い。
【００４７】
こうすることで、圧縮層ニューロン追加手段１５０により追加したニューロンからの出力に基づき、学習後ＳＮＮから新たなデータを出力させることができる。
【００４８】
ここで、図５は信号生成装置１００の別形態に係る動作原理を説明するための図である。
【００４９】
本実施の形態に係る新規信号生成装置１００は、多重解像度解析手段１６０、特徴量変更手段１７０、信号生成手段１８０を有する。
【００５０】
多重解像度解析手段１６０は、所定のデータに対して多重解像度解析を行った結果、当該信号についての周波数特徴量を抽出する。
【００５１】
ここで、多重解像度解析とは、所定のデータに対して、フーリエ解析を行ったり、又はウェーブレット解析を行うことである。
【００５２】
つまり、多重解像度解析手段１６０は、所定のデータに対し、離散フーリエ変換又は離散ウェーブレット変換を行った結果として得られる各変換係数として、当該データの周波数特徴量を抽出する。
【００５３】
また、所定のデータに対して行う多重解像度解析は、離散フーリエ変換、離散ウェーブレット変換に限られない。
【００５４】
また、所定のデータは、画像データ、音声データ、ロボット動作情報データ等、データの属性には拘束されず、どの様なデータでも適用することができる。
【００５５】
特徴量変更手段１７０は、多重解像度解析手段１６０により得られた変換係数を変更する。例えば、特徴量変更手段１７０は、当該変換係数について、高周波成分に係る係数をゼロとしたり、低周波成分に係る係数を変更する形態が考えられる。
【００５６】
また、特徴量変更手段１７０は、周波数特徴量を新たに追加して、元データの周波数特徴量を変更する形態としても良い。
【００５７】
信号生成手段１８０は、特徴量変更手段１７０により変更した各変換係数に基づき、多重解像度解析の逆変換を行い、新規なデータを生成する。
【００５８】
こうすることにより、記憶装置に記憶するデータ量を増加させることなく、既存のデータとは異なる新しいデータを生成することができる。
【００５９】
以下、新規信号生成装置１００の処理の流れを説明する。
【００６０】
はじめに、ＳＮＮを利用した新規信号生成装置１００の処理について説明する。
【００６１】
教師データ学習手段１１０が、教師データを用いてＳＮＮの学習を行う。当該ＳＮＮの学習とは、ＳＮＮを構成する各層のニューロン間の結合重みを調整することによって、ＳＮＮの入力層に入力されるデータと出力層から出力されるデータとが等しくなるようにすることである。
【００６２】
教師データ学習手段１１０によりＳＮＮの学習を行った結果、特徴量抽出手段１２０が、学習後ＳＮＮに係る圧縮層の出力として教師データの特徴量を抽出する。
【００６３】
そして、信号変更手段１３０が、当該教師データの特徴量を変更して学習後ＳＮＮに係る圧縮層の出力とすると、信号生成手段１４０が、当該ＳＮＮに係る出力層から教師データとは異なる新規なデータを出力する。
【００６４】
また、圧縮層ニューロン追加手段１５０が、学習後ＳＮＮに係る圧縮層にニューロンを追加し、信号変更手段１３０が、当該ニューロンからの出力を学習後ＳＮＮに入力して、当該教師データの特徴量を変更する。これに続いて、信号生成手段１４０が、学習後ＳＮＮに係る出力層から教師データとは異なる新規なデータを出力する。
【００６５】
次に、多重解像度解析を利用した新規信号生成装置１００の処理について説明する。
【００６６】
多重解像度解析手段１６０が、所定のデータに対し多重解像度解析を行って、当該データに係る周波数特徴量を抽出する。
【００６７】
そして、特徴量変更手段１７０が、多重解像度解析手段１６０により抽出した当該データに係る周波数特徴量、つまり、変換係数を変更する。
【００６８】
さらに、信号生成手段１８０が、特徴量変更手段１７０により変更された各変換係数に基づいて多重解像度解析の逆変換を行い、新規なデータを生成する。
【００６９】
上記のように、既存データの特徴量を変更して新規データを生成することにより、新たなデータを記憶することなく、新規なデータを生成することができる。
【００７０】
（本実施の形態に係る新規信号生成装置のハードウェア構成）
図６を用いて、本実施の形態に係る新規信号生成装置のハードウェア構成について説明する。図６は、本実施の形態に係る新規信号生成装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００７１】
新規信号生成装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２２０、ＲＡＭ（Ｒａｍｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２３０、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）２４０、外部装置Ｉ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）２５０、表示装置２６０を有する。
【００７２】
ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２２０に記憶されたプログラムを実行する装置で、ＲＡＭ２３０に展開（ロード）されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、新規信号生成装置１００の全体を制御する。
【００７３】
ＲＯＭ２２０は、ＣＰＵ２１０が実行するプログラムやデータを記憶している。
【００７４】
ＲＡＭ２３０は、ＣＰＵ２１０でＲＯＭ２２０に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開（ロード）され、演算の間、演算データを一時的に保持する。
【００７５】
ＨＤＤ２４０は、基本ソフトウェアであるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、本実施の形態に関係するアプリケーションプログラムや機能拡張用のプラグインなどを、関連するデータとともに記憶する装置である。
【００７６】
外部装置Ｉ／Ｆ２５０は、新規信号生成装置１００と接続される他の装置とデータの送受信を行うためのインタフェースである。例えば、新規信号生成装置１００は、当該外部装置Ｉ／Ｆ２５０を介して、新規信号生成装置１００によって生成した信号を利用するロボット制御装置やナビゲーション装置等の外部装置とデータの送受信を行う。
【００７７】
表示装置２６０は、ハードキーによるキースイッチとＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）とから構成され、新規信号生成装置１００が有する機能をユーザが利用する際や、各種設定を行う際などのユーザインタフェースとして機能する装置である。
【００７８】
本実施の形態に係る新規信号生成装置１００が有する各手段は、ＣＰＵ２１０が、ＲＯＭ２２０又はＨＤＤ２４０に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される。
【００７９】
（新規信号の生成処理（その１））
図７を用いて、本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その１）について説明する。図７は、本実施の形態に係る新規信号生成装置１００における新規信号の生成処理（その１）のフローチャートを示す図である。
【００８０】
ここでは、ＳＮＮに音声データを記憶させた後、当該音声データの特徴量を変更したデータを学習後ＳＮＮに係る圧縮層の出力とする。そして、当該ＳＮＮに係る出力層から新規なデータを出力させる処理について説明する。
【００８１】
Ｓ１で新規信号生成装置１００は処理を開始する。
【００８２】
Ｓ２で教師データ学習手段１１０が、音声データをＳＮＮに記憶させるために、当該音声データを教師データとしてＳＮＮの学習を行う。当該ＳＮＮの学習は、誤差逆伝搬法を用いて行う。教師データ学習手段１１０による学習を行った結果、図３で示すようなＳＮＮになったものとする。
【００８３】
そして、Ｓ２で特徴量抽出手段１２０が、圧縮層からの出力として、当該音声データの特徴量を抽出する。
【００８４】
例えば、図３に示す圧縮層の各ニューロンの出力は、１つ目のニューロン（第１主成分）がパワー、２つ目のニューロン（第２主成分）がピッチ、３つ目のニューロン（第３主成分）がケプストラムのようになる。
【００８５】
Ｓ３で信号変更手段１３０が、特徴量抽出手段１２０により抽出された特徴量を変更し、当該変更したデータを圧縮層の出力としてＳＮＮに入力する。
【００８６】
Ｓ４で信号生成手段１４０が、Ｓ３で入力されたデータに基づき、ＳＮＮの出力層から新規なデータを出力する。
【００８７】
Ｓ５で新規信号生成装置１００は処理を終了する。
【００８８】
上記のような処理を行うことで、本発明に係る新規信号生成装置１００は、ＳＮＮ（記憶装置）へ新たにデータを記憶させなくとも、新規な信号を生成させることができる。
【００８９】
（新規信号の生成処理（その２））
図８を用いて、本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その２）について説明する。図８は、本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その２）のフローチャートを示す図である。
【００９０】
ここでは、ＳＮＮに音声データを記憶させた後、圧縮層にニューロンを新たに追加し、当該追加したニューロンからも学習後ＳＮＮにデータを入力させる。そして、当該ＳＮＮに係る出力層から新規なデータを出力させる処理について説明する。
【００９１】
Ｓ１１で新規信号生成装置１００は処理を開始する。
【００９２】
Ｓ１２で教師データ学習手段１１０が、音声データをＳＮＮに記憶させるために、当該音声データを教師データとしてＳＮＮの学習を行う。当該ＳＮＮの学習は、誤差逆伝搬法を用いて行う。教師データ学習手段１１０による学習を行った結果、図３で示すようなＳＮＮになったものとする。
【００９３】
そして、Ｓ１２で特徴量抽出手段１２０が、圧縮層の出力として、当該音声データの特徴量を抽出する。
【００９４】
例えば、図３に示す圧縮層の各ニューロンの出力は、１つ目のニューロン（第１主成分）がパワー、２つ目のニューロン（第２主成分）がピッチ、３つ目のニューロン（第３主成分）がケプストラムのようになる。
【００９５】
Ｓ１３で圧縮層ニューロン追加手段１５０が、圧縮層にニューロンを１つ追加し、図３のＳＮＮは図４で示すようになる。
【００９６】
Ｓ１４で信号変更手段１３０が、音声データの特徴量を表す圧縮層からの出力は変更せず、圧縮層ニューロン追加手段１５０により追加されたニューロンからの出力を、当該ニューロンと接続される中間層（２）のニューロンに入力する。
【００９７】
Ｓ１５で信号生成手段１４０が、圧縮層から入力されたデータに基づいて、ＳＮＮの出力層から新規なデータを出力する。
【００９８】
Ｓ１６で新規信号生成装置１００は処理を終了する。
【００９９】
上記のような処理を行うことで、本発明に係る新規信号生成装置１００は、ＳＮＮ（記憶装置）へ新たにデータを記憶させなくとも、新規なデータを生成させることができる。
【０１００】
（新規信号の生成処理（その３））
図９を用いて、本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その３）について説明する。図９は、本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その３）のフローチャートを示す図である。
【０１０１】
ここでは、ＳＮＮに音声データを記憶させた後、圧縮層にニューロンを新たに追加し、当該追加したニューロンに関係する部分のみ新たな教師データを用いてＳＮＮの再学習を行う。その後、当該追加したニューロンからも学習後ＳＮＮにデータを入力させ、当該ＳＮＮに係る出力層から新規なデータを出力させる処理について説明する。
【０１０２】
Ｓ２１で新規信号生成装置１００は処理を開始する。
【０１０３】
Ｓ２２で教師データ学習手段１１０が、音声データをＳＮＮに記憶させるために、当該音声データを教師データとしてＳＮＮの学習を行う。当該ＳＮＮの学習は、誤差逆伝搬法を用いて行う。教師データ学習手段１１０による学習を行った結果、図３で示すようなＳＮＮになったものとする。
【０１０４】
そして、Ｓ２２で特徴量抽出手段１２０が、圧縮層の出力として、当該音声データの特徴量を抽出する。
【０１０５】
例えば、図３に示す圧縮層の各ニューロンの出力は、１つ目のニューロン（第１主成分）がパワー、２つ目のニューロン（第２主成分）がピッチ、３つ目のニューロン（第３主成分）がケプストラムのようになる。
【０１０６】
Ｓ２３で圧縮層ニューロン追加手段１５０が、圧縮層にニューロンを１つ追加し、図３のＳＮＮは図４で示すようになる。
【０１０７】
Ｓ２４で教師データ学習手段１１０が、圧縮層ニューロン追加手段１５０により追加されたニューロンとこれに接続される中間層（２）を構成するニューロンに関する結合重みについてのみ新たな教師データを用いてＳＮＮの学習を行う。
【０１０８】
例えば、当初の教師データが「平静状態」の音声データであった場合に、当該追加されたニューロンからの付加入力によって、「怒り」を表現する新しい音声データをＳＮＮに再学習させる。
【０１０９】
Ｓ２５で信号変更手段１３０が、圧縮層の出力として、当初の学習後ＳＮＮに記憶させた音声データの特徴量と異なるデータを入力する。
【０１１０】
Ｓ２６で信号生成手段１４０が、圧縮層から入力されたデータに基づき、学習後ＳＮＮに係る出力層から新規なデータを出力する。
【０１１１】
Ｓ２７で新規信号生成装置１００は処理を終了する。
【０１１２】
圧縮層の特徴量を直接変更する方法は、特徴量（主成分）が表現している情報（例えば、パワー、ピッチ、ケプストラム等）を直接操作することはできるが、「怒り」を表現するにはどの特徴量成分を変更させれば良いのか特定は困難である。
【０１１３】
この様な処理によれば、当処理における「怒り」入力ニューロンのように、追加したニューロンに対応させて、新しく生成するデータに意味付けをすることができる。
【０１１４】
（新規信号の生成処理（その４））
図１０を用いて、本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その４）について説明する。図１０は、本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その４）のフローチャートを示す図である。
【０１１５】
ここでは、ＳＮＮに画像データを記憶させた後、当該画像データに対し離散フーリエ変換を行い、当該画像データの周波数特徴量を変換係数として抽出する。その後、当該変換係数を変更して、当該変更した変換係数に対して逆フーリエ変換を行うことにより新規なデータを出力させる処理について説明する。
【０１１６】
Ｓ３１で新規信号生成装置１００は処理を開始する。
【０１１７】
Ｓ３２で多重解像度解析手段１６０が、画像データに対して離散フーリエ変換を行い、当該画像に対するフーリエ係数を生成する。
【０１１８】
Ｓ３３で特徴量変更手段１７０が、上記フーリエ係数を一部又は全部を変更し、新規なフーリエ係数を生成する。
【０１１９】
Ｓ３４で信号生成手段１８０が、上記変更されたフーリエ係数に対し、逆フーリエ変換を行い、Ｓ３５で信号生成手段１８０が、上記画像データとは異なる新規な画像データを生成する。
【０１２０】
Ｓ３６で新規信号生成装置１００は処理を終了する。
【０１２１】
上記のような処理によって、本発明に係る新規信号生成装置１００は、記憶装置へ新たにデータを記憶させなくとも、新規なデータを生成させることができる。
【０１２２】
（総括）
以上より、本発明では少ない記憶容量で多数の信号パターンを出力させることができる新規信号生成装置を提供することができる。
【０１２３】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】本実施の形態に係る砂時計型ニューラルネットワークを説明する図である。
【図２】本実施の形態に係る新規信号生成装置の動作原理を説明する図である。
【図３】本実施の形態に係る信号生成手段による処理を説明する図である。
【図４】本実施の形態に係る信号生成手段及び圧縮層ニューロン追加手段による処理を説明する図である。
【図５】本実施の形態に係る新規信号生成装置の動作原理を説明する図である。
【図６】本実施の形態に係る新規信号生成装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図７】本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その１）のフローチャートである。
【図８】本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その２）のフローチャートである。
【図９】本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その３）のフローチャートである。
【図１０】本実施の形態に係る新規信号生成装置における新規信号の生成処理（その４）のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２５】
１００  新規信号生成装置
１１０  教師データ学習手段
１２０  特徴量抽出手段
１３０  信号変更手段
１４０  信号生成手段
１５０  圧縮層ニューロン追加手段
１６０  多重解像度解析手段
１７０  特徴量変更手段
１８０  信号生成手段
２１０  ＣＰＵ
２２０  ＲＯＭ
２３０  ＲＡＭ
２４０  ＨＤＤ
２５０  外部装置Ｉ／Ｆ
２６０  表示装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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