リカレントニューラルネットワークによる音韻認識
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概要
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本論文では,従来の多層パーセプトロン型ニューラルネットワークにフィードバック結合を導入した種々のリカレント(回帰結合型)ネットワークを提案し,その音声認識への応用について詳細な検討を行った。このようなネットワークは遅延を含むフィードバックループによって音声のダイナミックなスペクトル変化特性を効率良く捕らえることができるため,通常のフィードホワード型ネットワークよりも高い認識精度を達成することが可能である。実際,リカレントネットワークを用いた音韻認識システムの性能評価を目的として,成人男性1名の発声した多数の音声データを使用し,様々な音韻認識実験を行った結果,この種のネットワークのあるものは通常のフィードホワード型ネットワークよりかなり優れた認識性能を示すことが明らかとなった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-05-19
著者
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