ニューラルネットワークの学習方法

開放特許情報番号
L2019000443
開放特許情報登録日
2019/4/10
最新更新日
2019/4/10

基本情報

出願番号 特願2017-139186
出願日 2017/7/18
出願人 国立研究開発法人情報通信研究機構
公開番号 特開2019-020598
公開日 2019/2/7
発明の名称 ニューラルネットワークの学習方法
技術分野 情報・通信
機能 制御・ソフトウェア
適用製品 音声認識装置
目的 リアルタイム性を維持しながら、雑音が重畳された音声信号に対する認識精度を高めることができる、音声認識装置に用いられるニューラルネットワークの学習方法を提供する。
効果 音声強調CNN170、特徴抽出CNN172、及びCNN音響モデル174とをこの順で連結して1つのニューラルネットワーク160とする。本実施の形態では、この連結後のニューラルネットワーク160の学習を、音声強調CNN170、特徴抽出CNN172、及びCNN音響モデル174の一体学習186によって行う。こうすることによって連結後のニューラルネットワーク160の学習においてニューラルネットワーク160に情報が過度に与えられることが防止でき、全体としての性能を高めることができる。
技術概要
互いにネットワーク構造が異なる第1、第2、及び第3のニューラルネットワークをこの順序で連結し連結後のニューラルネットワークを形成するステップと、
前記第1のニューラルネットワークの学習のための入力データと、前記第3のニューラルネットワークの学習のための、前記入力データと対応付けられる教師データとからなる第1の学習データを準備するステップと、
前記第1の学習データの入力データを前記第1のニューラルネットワークに入力として与え、前記第3のニューラルネットワークの出力に対する教師データとして、当該入力データに対応する教師データを与えることにより前記連結後のニューラルネットワークの学習を行うステップとを含む、ニューラルネットワークの学習方法。
実施実績 【無】   
許諾実績 【無】   
特許権譲渡 【否】
特許権実施許諾 【可】

登録者情報

その他の情報

関連特許
国内 【無】
国外 【無】   
Copyright © 2019 INPIT