リカレントニューラルネットワークによる音声波形の学習
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概要
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本研究は複雑なダイナミックスを学習できるとされるリカレントニューラルネットワーク(RNN)に音声被形自体を入力し、特徴抽出から認識までを一貫して行うことを試みている。そのため、RNNには相互に結合したリカレント部分のほかにその前段に入力層を持たせ特徴抽出の役割を与えている。教師付き学習則によるネットワークの学習により、入力層が音声の周波数分類器として働き、認識を行うと考えられるリカレント部分に大きな役割を果たしていることが明らかとなったので報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27