セル・オートマトンを用いた音声・音楽信号の完全可逆圧縮記述とその複雑さの分析
【研究分野】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究キーワード】
セル・オートマトン / ルールダイナミックス / ビットパターン / 情報圧縮 / 音声・音楽・動画像 / 複雑さ / 圧縮率 / 信号対雑音比
【研究成果の概要】
設定した研究課題のもとにシミュレーションを行い、得られた結果を学会、研究会などで発表した。また研究結果を論文にまとめて投稿し、既に出版された。
以下に概略を述べる。脳機能に関連して神経回路網のダイナミックスのシミュレーションを行い、それをセル・オートマトンのルールによって記述する可能性を検討した。それによると、2次元画像の連鎖を同様な手段によって記述を試みたところ、3近傍では完全性の実現は困難であり、多近傍に拡張して可能となることが示された。具体的には一次元多近傍総和型のセル・オートマトンを用いるとそれが可能であることが新たに発見され,数値実験を行い,結果に関しては学会での発表を行い、また国際会議においても発表を行った。更に論文としてまとめて英文の専門誌に投稿し、出版された。
比較検討の対象としての神経回路網の方の研究に関しては英文専門誌に掲載が決定し,現在印刷の過程にある。
さらに動画像の二次元記述に挑戦した。こんどは次元を広げて,二次元総和型のセル・オートマトンを用いるアイデアを得てシミュレーションを実行し,成功裏に結果を得た。中間段階として得られた結果は国内学会で発表し、今後国際学会での発表,また英文専門誌に論文として発表すべく投稿準備中である。
研究代表者・分担者および共同研究者を含めて第三回目の研究会を開催しておのおのの研究の内容紹介とアイデアの交換や情報の交換を行った。
【研究代表者】