权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

自己組織化ネットワークによる時変な特徴の認識に関する研究

自组织网络时变特征识别研究

基本信息

批准号：
07808037
负责人：
宮永喜一
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では時変な特徴の認識を可能とする自己組織化ネットワークの設計を目的として、次の項目について検討し、成果を得た。1.本システムは、性質の異なる2つのネットワークにより構成した。これは今までの実験経過等により1つのネットワークによってすべてのデータに対する認識を実現する事は実際には無理であり、入力データの特徴をある程度大分類し、その分類に従ってネットワークの構造を変化させる事がもっとも良いと判断したためである。2.学習・認識のネットワークは、自己組織化を行う第1層と、強制学習に基ずく第2層により構成した。特に認識には自己組織化層が重要な役割を持ち、そこでは最初の段階で入力された特徴量をある距離に従って、自動的にクラスタリングしている。ここでの特徴データは時間的に変動するケプストラムや波形のエネルギー・位相等を考えた。さらに時間変化の情報として、入力情報の速度や加速度も特徴データとして考慮した。これら性質の異なる特徴を、分割型クラスタリングネットワークによって自己組織化し、クラスタリングした。このクラスタリングは時間の変動に追従する必要があるし、学習データに対して誤認識を生じさせない程度にクラスタの生成・融合・消滅を行ない、その結果として未知データに対する汎化能力を向上させる必要があるので、いくつかの時間重みを導入し、適切に動作することを確認した。3.上記のシステムはかなり計算複雑度が高いため、導入された設備を利用して連続音声認識と環境雑音認識実験を行なった。音声の認識には、アルゴリズムに対する有効性検討に対して多くの実験が必要である。特に不特定話者に対する認識はデータの分析や量も重要な問題であり、本研究では各研究機関で一般的に利用されているデータベースの中から幾つかの男性・女性音声を用いて認識実験を行なった。

This study aims at understanding the characteristics of time, organizing the design of the project, exploring the project, and obtaining the results. 1. This article is composed of two parts. This is the first time that we've had a chance to learn about the nature of the problem. 2. The first layer of learning, the second layer of forced learning, the first layer of self-organization Special recognition of the importance of organizational layers, such as the initial level of force into the characteristics of the distance, automatic classification of the process. This feature is based on the change of time, and the waveform is equal to the number of bits. Time, force, velocity and acceleration characteristics are considered. The characteristics of different properties are different, and the segmentation type is different. This category includes the following categories: time to change, time to change. 3. In this paper, the author introduces the concept of sound recognition and environmental sound recognition. Sound recognition is necessary for effective investigation. In this study, we found that the general utilization of the knowledge of male and female voice in different research institutions is very important.