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| 講演名 | 2026-03-17 16:35 音源定位SNNのハードウェア実装に向けた出力層構造の提案と反響環境下での評価 ○小林侑平・飯田全広（熊本大）  NC2025-113 |
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| 抄録 | （和） | エッジデバイス等への実装を見据え，スパイキングニューラルネットワーク（SNN）単体で時系列データの学習から推論までを完結させるシステムの構築を目指す．本研究では音源定位を評価タスクとし，役割の異なる複数のネットワーク構造を統合して方向判定までをSNN上で実行するアーキテクチャを提案し，その実用性を検討する．入力層には聴覚中枢系を模したLindemannモデルを採用し，両耳間時間差を考慮したスパイク列への変換を行う．無反響環境および壁の反響を考慮した室内モデル環境においてシミュレーション評価を行った結果，無反響下においては21方向に対して76%の精度での方向判別が可能であることを確認した．一方，反響環境下においては，対象を7方向に限定した場合は76%の精度を維持したものの，21方向では精度が25%まで低下した． |
| （英） | Aiming for implementation on edge devices, this study seeks to construct a system that completes the entire process of time-series data from learning to inference exclusively within a Spiking Neural Network (SNN). Using sound source localization as an evaluation task, we propose an architecture that integrates multiple network structures with different roles to execute direction-finding entirely on the SNN, and investigate its practical utility. For the input layer, the Lindemann model, which mimics the central auditory system, is adopted to convert acoustic signals into spike trains considering the interaural time difference. Simulation evaluations were conducted in both an anechoic environment and a simulated indoor environment accounting for wall reverberations. The results demonstrated that under anechoic conditions, the system could classify 21 directions with an accuracy of 76%. On the other hand, in the reverberant environment, while it maintained a 76% accuracy when targets were limited to 7 directions, the accuracy significantly dropped to 25% for 21 directions. | |
| キーワード | （和） | SNN / 音源定位 / Lindemann / / / / / |
| （英） | SNN / sound source localization / Lindemann / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 413, NC2025-113, pp. 118-123, 2026年3月. | |
| 資料番号 | NC2025-113 | |
| 発行日 | 2026-03-09 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2025-113 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2026-03-16 - 2026-03-18 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | The University of Tokyo |
| テーマ（和） | 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2026-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 音源定位SNNのハードウェア実装に向けた出力層構造の提案と反響環境下での評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hardware-Oriented Output Layer Architecture for SNN-based Sound Source Localization and Evaluation under Reverberant Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SNN / SNN |
| キーワード(2)（和/英） | 音源定位 / sound source localization |
| キーワード(3)（和/英） | Lindemann / Lindemann |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 侑平 / Yuhei Kobayashi / コバヤシ ユウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯田 全広 / Masahiro Iida / イイダ マサヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-17 16:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2025-113 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.413 |
| ページ範囲 | pp.118-123 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-09 (NC) |
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