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J-GLOBAL ID：202002267701381345   整理番号：20A0368683

CNNフロントエンドによるEnd-to-End連続DPマッチングの高速化

著者 (2件)： 田中智宏 (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： 2019  号： SLP-130  ページ： Vol.2019-SLP-130,No.2,1-4 (WEB ONLY)  発行年： 2019年11月29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： 我々はこれまでに単語境界が未知の条件で任意のキーワードを検出する連続DPマッチングを2D-RNNを用いたEnd-to-End型のニューラルネットとして実現する手法を提案し,従来の音素事後確率を用いた連続DPや単語埋め込み法を上回る検出性能を示した.しかし,2D-RNNの展開後のサイズがキーワードテンプレートと入力の長さの積に比例するため,計算量が非常に大きいという問題があった.そこで今回CNNフロントエンドを用いてEnd-to-End連続DPの計算量をCNNカーネルの幅と長さの積およびCNN階層数の指数オーダーで削減する手法を提案する.雑音存在下のキーワード検出実験において,提案法は従来の2D-RNN型連続DPの検出性能を保ちつつ,計算速度を大幅に改善することを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *マッチング ,  パターンマッチング ,  高速化 ,  計算量 ,  *情報検索 ,  動的計画法 ,  キーワード ,  実験 ,  特徴抽出 ,  マッチングアルゴリズム ,  畳込みニューラルネットワーク ,  評価実験
準シソーラス用語： CNN ,  キーワード検索

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• Tanaka, Tomohiro, and Takahiro Shinozaki. ”F-Measure Based End-to-End Optimization of Neural Network Keyword Detectors.” 2018 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC). IEEE, 2018.
• Audhkhasi, Kartik, et al. ”End-to-end ASR-free keyword search from speech.” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 11.8 (2017): 1351-1359.
• Yuan, Yougen, et al. ”Query-by-Example Speech Search using Recurrent Neural Acoustic Word Embeddings with Temporal Context.” IEEE Access (2019).
• Chung, Yu-An, et al. ”Audio word2vec: Unsupervised learning of audio segment representations using sequence-to-sequence autoencoder.” arXiv preprint arXiv:1603.00982 (2016).
• Steffen, Peter, Robert Giegerich, and Mathieu Giraud. ”GPU parallelization of algebraic dynamic programming.” International Conference on Parallel Processing and Applied Mathematics. Springer, Berlin, Heidelberg, 2009.

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  フロントエンド ,  DPマッチング ,  高速化