ニューラルネットワークにおける非線形振動子間の接続を学習するための方法であって、入力に応答して互いに別個の振動をそれぞれが生成する、複数の非線形振動子を準備するステップと、前記複数の非線形振動子の少なくとも第1の振動子において入力を検出するステップと、前記複数の非線形振動子の少なくとも第2の振動子において入力を検出するステップと、ある時点における前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動とを比較するステップと、前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動との間にコヒーレンシーがあるかどうか判定するステップと、前記少なくとも第1の振動子と前記少なくとも第2の振動子との間の接続の振幅及び位相のうちの少なくとも一方を、前記少なくとも第2の振動子の振動と前記少なくとも第1の振動子との間のコヒーレンシーの関数として変更するステップと、を含むことを特徴とする方法。前記接続がとして表わされ、ここで、cijは任意の2つの非線形振動子間の接続の大きさ及び位相であり、δ及びkは接続の変化の速度を表わすパラメータであり、zは前記2つの接続された振動子の複素数値の状態変数であることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子との間にコヒーレンシーがある場合に、前記少なくとも第1の振動子と前記第2の振動子との間の進行中の位相関係を反映するように前記接続の位相を調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動との間にコヒーレンシーがない場合に、前記少なくとも第1の振動子と前記少なくとも第2の振動子との間の接続の振幅を低減させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動との間にコヒーレンシーがある場合に、前記少なくとも第1の振動子と前記少なくとも第2の振動子との間の接続の振幅を増大させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。ニューラルネットワークにおける非線形振動子間の接続を学習するための方法であって、入力に応答して互いに別個の振動をそれぞれが生成する、複数の非線形振動子を準備するステップと、前記複数の非線形振動子の少なくとも第1の振動子において入力を検出するステップと、前記複数の非線形振動子の少なくとも第2の振動子において入力を検出するステップと、ある時点における前記少なくとも1つの振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動とを比較するステップと、前記少なくとも1つの振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動との間にコヒーレンシーがあるかどうか判定するステップと、前記少なくとも1つの振動子の振動が、前記少なくとも第2の振動子の振動と実質的にコヒーレントである場合、前記少なくとも第1の振動子と前記少なくとも第2の振動子との間の接続の振幅を低減させるステップと、を含むことを特徴とする方法。前記接続がとして表わされ、ここで、cijは任意の2つの非線形振動子間の接続の大きさ及び位相であり、δ及びkは接続の変化の速度を表わすパラメータであり、zは前記2つの接続された振動子の複素数値の状態変数であることを特徴とする請求項6に記載の方法。前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子との間にコヒーレンシーがある場合に、前記少なくとも第1の振動子と前記第2の振動子との間の進行中の位相関係を反映するように前記接続の位相を調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動との間にコヒーレンシーがある場合に、前記少なくとも第1の振動子と前記少なくとも第2の振動子との間の接続の振幅を増大させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項に記載の方法。聴覚情景解析を行うための方法であって、入力に応答して互いに別個の振動をそれぞれが生成する、複数の非線形振動子を準備するステップと、前記複数の非線形振動子の少なくとも第1の振動子において入力を検出するステップと、前記複数の非線形振動子の少なくとも第2の振動子において入力を検出するステップと、ある時点における前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動とを比較するステップと、前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動との間にコヒーレンシーがあるかどうか判定するステップと、前記少なくとも第1の振動子の振動が前記少なくとも第2の振動子の振動とコヒーレントである場合に、前記少なくとも第1の振動子と前記少なくとも第2の振動子との間の接続の振幅を増大させるステップと、を含むことを特徴とする方法。前記接続がとして表わされ、ここで、cijは任意の2つの非線形振動子間の接続の大きさ及び位相であり、δ及びkは接続の変化の速度を表わすパラメータであり、zは前記2つの接続された振動子の複素数値の状態変数であることを特徴とする請求項10に記載の方法。前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子との間にコヒーレンシーがある場合に、前記少なくとも第1の振動子と前記第2の振動子との間の進行中の位相関係を反映するように前記接続の位相を調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項10に記載の方法。前記少なくとも第1の振動子の振動と前記少なくとも第2の振動子の振動との間にコヒーレンシーがない場合に、前記少なくとも第1の振動子と前記少なくとも第2の振動子との間の接続の振幅を低減させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項10に記載の方法。非線形振動子のネットワークの挙動についてのLargeの方法及びシステムは、複合音声信号に対する耳の応答の複雑さを、従来技術の線形モデルよりも忠実に模倣する。しかしながら、聴覚系とは異なり、振動子対間の接続を学習することはできないので、振動子の中でどの接続が最も重要であるかを判断するためには、入力音声信号についての情報を前もって知らなければならない。Largeは、図1に示すように、勾配周波数非線形振動子ネットワーク内及びネットワーク間の振動子の接続を可能にする。しかしながら、これは、所望のネットワーク挙動をもたらすために、手動で接続を設計することを必要とする。要するに、Largeのシステムは、その接続パターンが動的ではなく静的である。異なる振動子アレイの非線形振動子内及び非線形振動子間の接続が、音声入力信号に対する受動露出を通じて学習される方法が、提供される。入力に応答して互いに別個の振動をそれぞれが生成する複数の非線形振動子が、準備される。各振動子は、少なくとも1つの他の振動子に接続することが可能である。少なくとも第1の振動子において入力が検出される。少なくとも第2の振動子において入力が検出される。ある時点における少なくとも第1の振動子の振動と少なくとも第2の振動子の振動とが比較される。第1の振動子の振動と第2の振動子の振動とがコヒーレントである場合、少なくとも第1の振動子と少なくとも第2の振動子との間の接続の振幅を増大させ、これら2つの間の進行中の位相関係を反映するように位相が調整される。少なくとも第1の振動子の振動と少なくとも第2の振動子の振動とがコヒーレントではない場合、これら2つの間の接続の振幅を低減させ、位相を調整することができる。本発明のその他の目的、特徴、及び利点は、記載された説明及び図面から明らかとなろう。本発明は、信号に対する受動露出を通して、ネットワーク内及び異なるネットワーク間の振動子間の接続を自動的に学習することができる方法を提供する。脳において、ニューロン間の接続は、Hebbの学習により改変することができHoppensteadt及びIzhikevich、1996年b、シナプス前ニューロン及びシナプス後ニューロンの繰り返される持続的な同時活性化が、それらの間のシナプス効力を増大させるシナプス可塑性の機構を提供する。神経系における学習についての従前の解析は、2つの振動子間の接続が強度及び自然位相の両方を有することを明らかにしているHoppensteadt及びIzhikevich、1996年a、1997年。Hebbの学習則は、神経振動子に対して提案され、単周波の事例がある程度詳しく研究されている。近共振near-resonant関係がそれらの自然周波数間に存在する場合には、接続の強度及び位相の両方をHebbの機構により学習することができるHoppensteadt及びIzhikevich、1996年b。しかしながら、現行のアルゴリズムは、自然周波数の比が1:1に近い振動子間の接続のみを学習する。1:1の場合には、Hebbの学習則の正準バージョンは、以下のように記述することができるHoppensteadt及びIzhikevich、1996年b。ここで、cijは複素数であり、ある時点における任意の2つの振動子間の接続の大きさ及び位相を表わし、δij及びkijは、接続の変化の速度を表わすパラメータである。変数zi及びziは、上記から既知であるように、cijにより接続された2つの振動子の複素数値の状態変数である。上記モデルは、本実施形態における例として、周波数比が1:1に近い2つの振動子についての振幅強度及び位相情報の両方を学習することができる。異なる周波数の振動子が通信する本発明については、異なる周波数の振動子間の接続を学習するための方法を特定することが必要とされる。本特許は、異なる周波数の振動子間の接続を学習することができるHebbの学習機構を説明する。学習アルゴリズムの改変により、聴覚情景解析を可能にする多周波位相コヒーレンスの尺度を提供する。多周波ネットワークは、高次共振を呈示し、本発明者らのアルゴリズムはこれに基づくものである。以下の学習則は、本発明者らの正準ネットワークにおける高次共振関係の学習を可能にし、ここで、無限級数を合計するとに到達し得る。学習アルゴリズムの挙動を例証するために、図3Aに示される2つの複合定常状態音調からなる刺激を生成した。音調1は、周波数500Hz、1000Hz、1500Hz、2000Hz、及び2500Hzからなる高調波複合体とした。音調2は、非限定的な例として、周波数600Hz、1200Hz、1800Hz、2400Hz、及び3000Hzからなる高調波複合体とした。非線形振動子の3層のネットワークが、この音の混合体を処理した。振動子のネットワークの層1及び層2は、臨界パラメータ体制すなわち、α=0で動作し、層3は、アクティブパラメータ体制すなわち、α>0で動作した。パラメータβ1は、層1についてはβ1=-100、層2についてはβ1=-10、層3についてはβ1=-1と設定した。非限定的な例として、その他のパラメータは、対照として、β2=-1、δ1=δ2=0、ε=1とした。この刺激に対する層3のネットワークの応答時間の関数としての振動子振幅|z|を図3Bに示す。ここで、学習プロセスのフローチャートが提示される図5を参照する。第1のステップ502において、各々が互いに別個の振動を生成する複数の非線形振動子が準備される例としてネットワーク400に示されるように。各振動子4051-406cは、それ自身の層401、402、又はその次に高次の隣接層のどちらかの中の任意の他の振動子との接続を形成することが可能である。しかしながら、説明を簡単にするために、本明細書において用いられるネットワークは、もっぱらアレイ102又は402のような振動子の個々の線形アレイに対応する。ステップ504で、複数の非線形振動子402のうちの少なくとも1つの振動子405Mにおいて、振動子405Mにおける振動を生じさせる入力が検出される。ステップ506で、複数の振動子402の第2の振動子、例として405Nにおいて、第2の振動子405Nの振動を生じさせる入力が検出される。入力及び/又は振動の値はゼロであってもよく、又は、それぞれの振動子の自然振動周波数であってもよいことを理解されたい。ステップ508で、ある時点において、振動子405Mの振動が第2の振動子405Nの振動と比較される。比較は、振動周波数の比較とすることができる。ステップ510において、振動子405Mの振動と第2の振動子405Nの振動とがコヒーレントであるかどうかが判定される。振動がコヒーレントである場合、ステップ512において、少なくとも1つの振動子と第2の振動子との間の接続の振幅を増大させ、2つの振動子405M、405N間の進行中の位相関係を反映するように位相が調整される。ステップ510において、振動子405Mと振動子405Nの振動がコヒーレントではないと判定された場合には、その接続をゼロに向かって駆動させるように接続の振幅を低減させ、位相を調整することができる。システム400に対する入力がある限り、プロセスは、ステップ516において反復され、ステップ504に戻る。図5に関連して上で論じた学習アルゴリズムを非同期的にすなわち、ネットワークを走らせた後で実装し、非限定的な例として、振動子のPCNアレイによって生成されるネットワーク神経層の出力の最後の10ミリ秒を処理した。学習の結果を図4に示す。パネルAは、最後の10ミリ秒にわたって平均した、振動子ネットワークの振幅応答を示す。反時計回りに読むと、パネルB及びCは、接続行列の振幅及び位相を示す。振幅行列パネルBにおいて、500Hz及び600Hzの振動子に対応する行におけるピークが異なる。これらのピークは、関連した時間スケールにわたって、その活動度が、注目する振動子500Hz及び600Hzと位相コヒーレントである振動子を識別する。パネルDは、振幅行列パネルBの2つの行に注目し、振幅を周波数の関数として示す。500Hz振動子に関連付けられた振動子500、1000、1500、2000及び2500に近い周波数を有する振動子は、600Hz振動子に関連付けられた振動子600、1200、1800、2400及び3000に近い周波数を有する振動子とは異なる。パネルDの上部及び下部は、2つの異なる源、音調1及び音調2の成分を明らかにする。従って、この学習方法は、2つの異なる源が同時に存在する場合でも、妥当な結果を生成する。聴覚情景解析は、脳が、音を知覚的に意味のある要素に編成するプロセスである。聴覚情景解析は、学習アルゴリズムと根本的には同じであるが、異なる時間スケールで動作するアルゴリズムに基づくものとすることができる。学習アルゴリズムは、ゆっくりと動作し、時間、日又はさらにそれより長い時間スケールにわたって振動子間の接続性を調整する。聴覚情景解析アルゴリズムは、数十ミリ秒から数秒の時間スケールにわたってすばやく動作する。時間スケールは、方程式5及び6のパラメータδij及びkijを調整することによって調整される。図4は、聴覚情景解析プロセスの結果として解釈することもできる。既に述べたように、パネルAは、最後の12.5ミリ秒にわたって平均された、振動子ネットワークの振幅応答を示す。だが、この解釈の下では、パネルB及びCは、聴覚情景解析行列の振幅及び位相を示す。振幅行列パネルBにおいて、500Hz振動子及び600Hz振動子に対応する行におけるピークが異なる。これらのピークは、関連した時間スケールにわたって、その活動度が、注目する振動子500Hz及び600Hzと位相コヒーレントである振動子を識別する。パネルDは、振幅行列パネルBの2つの行に注目し、振幅を周波数の関数として示す。500Hz振動子に関連付けられた振動子500、1000、1500、2000及び2500に近い周波数を有する振動子は、600Hz振動子に関連付けられた振動子600、1200、1800、2400及び3000に近い周波数を有する振動子とは異なる。パネルDは、2つの異なる源、音調1黒及び音調2灰色の成分を明らかにする。従って、多周波コヒーレンスを検出することにより聴覚情景解析行列を計算するこの方法は、周波数成分を異なる源に分離する。この方法は、源に従って音成分を分離し、音成分のコヒーレントパターンを認識することが可能である。上で論じたように挙動する非線形振動子のネットワークを提供することにより、人間の耳及び脳の働きをより忠実に模倣する方式の信号解析が可能になる。当業者により、記載された本発明の好ましい実施形態に対して詳細の改変、変形及び変更を行うことができることが理解されよう。従って、上記の説明及び添付の図面に示されるすべての事項は、例示的なものとして解釈されるべきであり、限定的な意味で解釈されるべきではないことが意図される。それゆえ、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲により定められる。