講演名 1998/11/20
リカレントニューラル予測モデルによる数字音声認識
内山 徹, 高橋 治久,
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抄録(和) ニューラルネットを用いた音声認識において高い認識率をもつ成功例として, 89年に磯により提案された「ニューラル予測モデル(Neural Prediction Model, NPM)がある.このNPMでは, 多層パーセプトロンをパターン識別器でなく, パターン予測器として用いている.評価実験として行われた不特定話者の離散数字認識実験では, 99.8%という高い認識率が報告されている.本報告では, 従来のNPMに対して, 時系列の扱えるリカレントネットワークを用いたリカレントニューラル予測モデル(Recurrent Neural Prediction Model, RNPM)とそのモデルに用いるリカレントネットワークアーキテクチャを新たに提案する.評価実験として行った不特定話者の離散数字認識シミュレーションにおいて, 従来モデルと同等以上の高い認識率が得られたことを示す.
抄録(英) We propose a new speech recognition model, called"Recurrent Neural Prediction Model, RNPM", via Recurrent Neural Network(RNN). RNN is advantageous when acquiring the capability of categorizing temporal sequences by learning. Thus, it can be used as a temporal sequence predictor, as an application to the speech recognizer. We apply RNN to "Neural Prediction Model, NPM"(Iso 1989)in the hope that it can improve the learning ability and the generalization. Especially, a new RNN architecture, which is based on Jordan and Elman's network, is used for RNPM. We performed speaker independent isolated digit recognition through computer simulation, which attained perfect recognition for unknown examples.
キーワード(和) リカレントニューラルネットワーク / 予測モデル / 数字音声認識
キーワード(英) Recurrent Neural Network / Prediction Model / Digit Recognition
資料番号 SP98-94
発行日

研究会情報
研究会 SP
開催期間 1998/11/20(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Speech (SP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) リカレントニューラル予測モデルによる数字音声認識
サブタイトル(和)
タイトル(英) Speech recognition using Recurrent Neural Prediction Model
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 Network
キーワード(2)(和/英) 予測モデル / Prediction Model
キーワード(3)(和/英) 数字音声認識 / Digit Recognition
第 1 著者 氏名(和/英) 内山 徹 / Toru Uchiyama
第 1 著者 所属(和/英) 電気通信大学 電子情報学科
Department of Communications and Systems, The University of Electro-Communications
第 2 著者 氏名(和/英) 高橋 治久 / Haruhisa Takahashi
第 2 著者 所属(和/英) 電気通信大学 電子情報学科
Department of Communications and Systems, The University of Electro-Communications
発表年月日 1998/11/20
資料番号 SP98-94
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 424
ページ範囲 pp.-
ページ数 7
発行日