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連想データベース自己組織化手法に基づく音声画像メッセージの認知システムの開発

基于关联数据库自组织方法的视听消息识别系统开发

基本信息

批准号：
63633514
负责人：
有本卓
金额：
$ 1.02万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1988
资助国家：
日本
起止时间：
1988 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

入力音声信号の短時間パワーの極小点を分割タイミングとする擬似音節の概念を導入し、新たに音声メッセージ認知システムを開発した。その第一段は、音声信号を擬似音節へ分解する。第二段は、擬似音節に対応する言語学的表記(音節の組合せ)を推定する。第二段では連想データベースの自己組織化に基づく学習アルゴリズムが基本となり、擬似音節と言語学的表記の対応関係を柔軟に学習させる。この手法に基づき、AD/AD信号変換ボードと20MBハードディスクを付設したマイクロコンピュータPC-9800/V上でC言語によるプログラム開発を行い、音声メッセージ認知システムを実現した。実験の結果、日本語の代表的な約300個の擬似音節を約75%の正答率で認知できた。日本語の統計的構造を利用すると、音節の正答率がこの程度なら、文章をほとんど正しく復元できることが知られており、開発したシステムは優れた認知性能をもつことがわかる。また、本実験から、音声信号と言語学的表記とは一対一対応せず、従来の音声認識システムの枠組みでは、音声メッセージの認知が十分に行えないことがわかった。一方、開発したシステムは、従来方式の音声認識システムの性能を、認識結果の正答率の点で凌駕することが確認できた。さらに、開発システムでは、語いのサイズに依存する学習の内的評価規範の下で、日本語・英語を問わず、基本単位となる音声信号を自動的に抽出・分類することができる。現在、この特長に関して検討を加え、評価実験を行っている。また、音声メッセージ認知システムとの開発と平行して、同様な方法論に基づく画像メッセージの認知システムを開発中である。

The introduction of the concept of pseudo-syllable in the short-term segmentation of sound signals and the development of new sound recognition systems The first part of the speech signal is simulated by syllable decomposition. In the second paragraph, the phonetic notation (syllable combination) is inferred. In the second paragraph, the author tries to organize himself into a basic learning system, which includes basic and pseudo-syllabic forms, and soft learning. This method is based on the AD/AD signal conversion to 20MB. The audio and video processing is performed on the PC-9800/V. As a result, Japanese represents approximately 300 pseudo-syllables and approximately 75% of the correct answer rate. The statistical structure of the Japanese language is utilized, the correct answer rate of syllables is used, the article is used, the correct answer rate is used, the article is used, the article is The expression of sound signal and speech science is opposite to each other, and the cognition of sound signal and speech science is opposite to each other. The performance of the sound recognition system and the accuracy of the recognition result are determined by the method of "open system" and "open system". In addition, the development of the system depends on the evaluation criteria within the study, Japanese, English, basic unit, audio signal, automatic extraction, classification, etc. Now, this special feature is related to the discussion, evaluation and implementation. The development of cognitive systems based on sound and sound is parallel to the development of cognitive systems based on sound and sound methodologies.