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J-GLOBAL ID：202002261249403942   整理番号：20A1234489

音声認識音響深層ニューラルネットワークにとって重要な入力の自動抽出

Automatic extraction of important inputs for acoustic deep neural network in automatic speech recognition

著者 (1件)： 金寺登 (石川工高専)
資料名： 日本音響学会誌  (Journal of the Acoustical Society of Japan)
巻： 76  号： 6  ページ： 327-330  発行年： 2020年06月01日 
JST資料番号： G0162A  ISSN： 0369-4232  CODEN： NIOGAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・DNN内部の処理を可視化する方法の一つとして,ニューラルネットワーク出力を入力で偏微分した値の標準偏差が大きいときに,対応する入力が重要であると判定するシステムを開発・公開。
・これにより指定した音素環境の識別に重要な入力特徴量を特定可能。
・音声認識DNNに適用した結果を報告。
・音声認識DNN解析例として,ネットワーク構成と学習条件,解析方法,解析例を報告。
・ニューラルネットワーク解析方法の検討も実行。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *音声認識 ,  特徴抽出 ,  標準偏差 ,  音素 ,  音声特徴量 ,  *ディープニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 可視化システム ,  自動抽出 ,  *深層ニューラルネットワーク

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (11件)：

• [1] A Neural Network Playground, https://playground.tensorflow.org/.
• [2] R. R. Selvaraju, “Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization,” Proc. 2017 IEEE Int. Conf. Computer Vision (ICCV), pp.618-626 (2017).
• [3] D. Smilkov, N. Thorat, B. Kim, F. Viégas and M. Wattenberg, “SmoothGrad: Removing noise by adding noise,” arXiv:1706.03825 [cs.LG] (2017).
• [4] N. Kanedera and T. Funada, “Phoneme recognition with elliptic discrimination neural units,” Syst. Comput. Jpn., 22, 90-100 (1992).
• [5] 音声認識深層ニューラルネットワークにとって重要な入力自動抽出システム, http://sail.i.ishikawa-nct.ac.jp/dnn/ (2019).

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声認識 ,  音響 ,  深層ニューラルネットワーク ,  自動抽出