時間遅れ要素を有するニューラルネットによる音声信号の時間構造の抽出
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概要
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近年、様々な分野において、ニューラルネットが注目され、成果を挙げつつある。特に音声の各分野でもその応用が試みられている。 準定常的な母音部の認識においては、従来の単純なネットワークで十分であると考えられるが、実際の連続音声認識等への拡張を考えた場合、子音から母音への時間的変化や、母音間の調音結合等、時間的に徐々に特徴パターンが変化するため、それらの時間構造を考慮することが必要と考えられる。従来の単純なネットワークではこれら時間構造の抽出が困難であるため、種々の方法が提案されている。ここでは中間層に時間遅れ要素を追加することで、時間構造の抽出を行った結果について御報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-03-15
著者
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