講演名 | 1993/12/14 リカレントネットワークによる音声波形の学習 佐藤 省三, 久野 弘明, 郷原 一寿, |
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抄録(和) | これまでに提案したリカレントニューラルネットワークに対する実時間学習法が、1パターン当りの時間刻み幅が数千ステップにわたる複雑な音声波形入力に対しても有効であることを実験的に示す。そして、学習後の状態空間の軌道を観察することにより、所望の入出力変換を満たすアトラクタが状態空間に形成されることを示す。さらに、学習パターンを増やすことにより、未学習パターンの入力に対しても、所望の応答を示すことを検証する。そして、音声波形そのものを学習パターンとして用いる、新しい音声認識手法の可能性を示す。 |
抄録(英) | We show experimentally that RNN(Recurrent Neural Networks)can learn complex speech waveforms with a few thousand steps of length using the proposed reaning method.After sufficient reaning, attractors corresponding to desired transformation of input-output patterns were formed in the state space.Increasing the number of reaning patterns,desired responses are obtained for unleaning patterns.We propose a new method of speech recognition by reaning speech waveforms. |
キーワード(和) | リカレントニューラルネットワーク / 教師あり学習 / アトラクタ / 音声波形 / 音声認識 |
キーワード(英) | Recurrent Neural Networks / Supervised Learning / Attractor / Speech Waveform / Speech Recognition |
資料番号 | NC93-56 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | NC |
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開催期間 | 1993/12/14(から1日開催) |
開催地(和) | |
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幹事補佐氏名(英) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | リカレントネットワークによる音声波形の学習 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Learning of Speech Waveforms Using Recurrent Neural Networks |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | リカレントニューラルネットワーク / Recurrent Neural Networks |
キーワード(2)(和/英) | 教師あり学習 / Supervised Learning |
キーワード(3)(和/英) | アトラクタ / Attractor |
キーワード(4)(和/英) | 音声波形 / Speech Waveform |
キーワード(5)(和/英) | 音声認識 / Speech Recognition |
第 1 著者 氏名(和/英) | 佐藤 省三 / Shozo Sato |
第 1 著者 所属(和/英) | 中部大学工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering,School of Engineering,Chubu University |
第 2 著者 氏名(和/英) | 久野 弘明 / Hiroaki Kuno |
第 2 著者 所属(和/英) | 中部大学工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering,School of Engineering,Chubu University |
第 3 著者 氏名(和/英) | 郷原 一寿 / Kazutoshi Gouhara |
第 3 著者 所属(和/英) | 中部大学工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering,School of Engineering,Chubu University |
発表年月日 | 1993/12/14 |
資料番号 | NC93-56 |
巻番号(vol) | vol.93 |
号番号(no) | 376 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 8 |
発行日 |