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J-GLOBAL ID：201702235740092884   整理番号：17A0545063

進化戦略に基づいた単語検出ハードウェアのためのDNNメタパラメータ最適化

著者 (4件)： 王健 (東京工大) ,  銭博宇 (東京工大) ,  劉溢 (東京工大) ,  篠崎隆宏 (東京工大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： SLP-115  ページ： Vol.2017-SLP-115,No.6,1-4 (WEB ONLY)  発行年： 2017年02月10日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 単語検出器を超低消費電力のハードウェアとして実現し生活空間に配置すれば,身の回りの様々な物を音声に応答して動作するようにできる。我々はこれまでにハードウェア実装のための,DNN特徴量抽出器とDTWを組み合わせた単語検出器を提案した。しかし,この単語検出方式において高い検出精度を得るためにはいろいろなメタパラメータ,例えばDNNの層数とノード数などを最適化する必要がある。そこで,本研究では進化的アルゴリズムを応用し,これらのメタパラメータを最適化することを検討する。実験では,DNNの学習に日本語話し言葉コーパス(CSJ)を用いた。CSJデータを用いたパソコン上での進化実験と,FPGA実装による実環境での評価実験の結果について報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： 情報検索 ,  *ニューラルネットワーク ,  学習 ,  深層 ,  *機械学習 ,  *音声合成 ,  音響特性 ,  特徴抽出 ,  音声分析 ,  *検出器 ,  センサ ,  音声 ,  最適化 ,  実装 ,  *DNN音声合成 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  ハードウェア実装 ,  パラメータ最適化 ,  音声特徴量 ,  *深層学習 ,  進化的アルゴリズム ,  改変
準シソーラス用語： キーワード検索 ,  音声センサー ,  *単語検出器

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (4件)：

• 朱凱,李昊霖,篠崎隆宏,堀内靖雄,黒岩眞吾,“DNN 特徴量抽出器に基づく単語検出器のFPGAに実装と評価” 秋季音響学会, 2-q-6, 2015.9.
• T. Shinozaki and S. Watanabe, “Structure Discovery of Deep Neural Network Based on Evolutionary Algorithms”, Proc. ICASSP, 4979-4983, 2015.
• T. Moriya, T. Tanaka, T. Shinozaki, S. Watanabe and K. Duh, “Automation of System Building for State-of-the-art Large Vocabulary Speech Recognitio Using Evolution Strategy”, Proc. ASRU, 610-616, 2015.
• T. Tanaka, T.Moriya, T. Shinozaki, S. Watanabe, T. Hori and K. Duh, “Automated Structure Discovery and Parameter Tuning of Neural Network Language Model Based on Evolution Strategy” Proc. SLT, 665-671, 2016.

タイトルに関連する用語 (4件)： 進化戦略 ,  単語 ,  ハードウェア ,  パラメータ最適化