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J-GLOBAL ID：202002261249403942   Reference number：20A1234489

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

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

Author (1)： KANEDERA NOBORU (石川工高専)
Material： 日本音響学会誌  (Journal of the Acoustical Society of Japan)
Volume： 76  Issue： 6  Page： 327-330  Publication year： Jun. 01, 2020 
JST Material Number： G0162A  ISSN： 0369-4232  CODEN： NIOGAH  Document type： Article
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *neural network(biomodel) ,  *speech recognition ,  feature extraction ,  standard deviation ,  phoneme(morpheme)
Semi thesaurus term： visualization system ,  automated extraction ,  *deep neural network ,  speech feature quantity

JST classification (1)： Pattern recognition  (JE07000S)

Reference (11)：

• [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).

Terms in the title (4)： 音声認識 ,  音響 ,  深層ニューラルネットワーク ,  自動抽出