特許

J-GLOBAL ID：200903019909955937

ニューラルネットワーク

発明者： 苫米地 英人
出願人/特許権者： 株式会社ジャストシステム
代理人 (1件)： 川井 隆 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平8-037292
公開番号（公開出願番号）：特開平9-212197
出願日： 1996年01月31日
公開日（公表日）： 1997年08月15日
要約：

【要約】【課題】 簡単な構成で、容易に学習ができ高認識率が得られるニューラルネットワークを提供する。【解決手段】 ニューロン素子網22は、自己連想型ニューラルネットワークANN1〜nから構成される。各ANNは各音素に対応されており、対応する音素についてだけを専用に学習を行う。学習では、FFT装置21のスペクトル解析により得られる各音素についてのベクトル列により自己連想型の学習を行う。一方、音声認識を行う場合、スペクトル解析された音声についてのベクトル列を、全てのANN1〜nに入力する。そして、各ANN毎に、入力したベクトル列と出力されたベクトル列との類似度を算出し、最も類似度が高いANNに対応する音素を、入力された音声を構成する音素であると認識する。

請求項（抜粋）：

複数のニューロン素子を有する入力層と、この入力層よりも少ないニューロン素子を有する中間層と、前記入力層と同数のニューロン素子を有する出力層とを有し、各々に異なる特定意味が対応付けられた複数のボトルネックニューロン素子網と、ベクトル列を前記ボトルネックにニューロン素子網の各データ入力層に入力する入力手段と、この入力手段によるベクトル列の入力による各ボトルネックニューロン素子網の出力ベクトル列と入力ベクトル列との類似度を算出する類似度算出手段と、この類似度算出手段で算出された類似度がもっとも大きいボトルネックニューロン素子網に対応する特定の意味を、入力手段に入力されたベクトル列の意味として出力する出力手段と、を具備することを特徴とするニューラルネットワーク。

IPC (3件)：

G10L 9/10 301 ,  G06F 15/18 520 ,  G06F 15/18 560

FI (3件)：

G10L 9/10 301 C ,  G06F 15/18 520 F ,  G06F 15/18 560 G