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J-GLOBAL ID：201802276920483226   整理番号：18A1908202

スパイキングニューラルネットワークに基づく生物学的に妥当な音声認識フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Biologically Plausible Speech Recognition Framework Based on Spiking Neural Networks

著者 (3件)： Wu Jibin (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore) ,  Chua Yansong (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Li Haizhou (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間は,電気インパルスによって運ばれるスパースで非同期のイベントを用いて,音声認識のために非常に良く機能する。人間の脳は主に教師なしで環境刺激からの特徴を学習し,複雑な認知タスクに対して極端に低いパワーを消費するという観察に動機付けられて,特徴表現のための教師なし自己組織化マップ(SOM)と空間時間パターン分類のためのイベント駆動スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた生物学的に妥当な音声認識機構を提案した。さらに,著者らは,人間の聴覚システムを模倣するために,フロントエンドとしてメルスケールのフィルタバンクを用いることによって,提案したフレームワークの生物学的現実性を改善した。TIDIGITSデータセットに関する著者らの実験は,他のバイオインスパイアドシステムのそれらを上回る音声認識精度を達成した。提案したSOM-SNNフレームワークは,人工的なシリコン蝸牛と神経形態プロセッサを用いて実装することができ,イベントベースの音声認識システムの可能性を完全に利用することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 聴覚 ,  フィルタバンク ,  *音声認識 ,  自己組織化特徴マップ ,  蝸牛 ,  パターン分類 ,  演算プロセッサ ,  ケイ素
準シソーラス用語： 音声認識システム ,  神経 ,  特徴表現 ,  *スパイキングニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパイキングニューラルネットワーク ,  生物学 ,  音声認識 ,  フレームワーク