JP6751322B2 - 音響モデル生成装置及び方法、音声認識装置及び方法 - Google Patents
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Description
前記生成された音響モデルは、神経網基盤の音響モデルであり得る。
前記音響モデルは、第1目的関数と第2目的関数との加重和から獲得された第3目的関数を用いて生成され、前記第1目的関数は、音素確率の推定に用いられ、前記第2目的関数は、前記ノイズ表現の推定に用いられ得る。
前記音響モデルは、第1目的関数と第2目的関数との加重和から獲得された第3目的関数を用いて生成され、前記第1目的関数は、音素確率の推定に用いられ、前記第2目的関数は、前記ノイズ表現の推定に用いられ得る。
Claims (31)
- ノイズモデルを用いてノイズデータを代表するノイズ表現を算出し、かつ、音声データと前記ノイズデータとを含む訓練用ノイジー音声データ、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズ表現を用いて、学習を通じて、かつ、マルチタスクラーニング技法を用いて、音響モデルを生成する、プロセッサ、
を含む、音響モデル生成装置。 - 命令を保存するメモリをさらに含み、
前記プロセッサは、
前記ノイズモデルを用いてノイズデータを代表するノイズ表現を算出し、かつ、前記音声データと前記ノイズデータとを含む前記訓練用ノイジー音声データ、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズ表現を用いて、学習を通じて音響モデルを生成する、ように構成された命令を実行する、
請求項1に記載の音響モデル生成装置。 - 前記プロセッサは、
前記ノイズモデルを用いてノイズデータを代表するノイズ表現を算出するノイズ表現算出部と、
前記音声データと前記ノイズデータとを含む前記訓練用ノイジー音声データ、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズ表現を用いて、学習を通じて音響モデルを生成する音響モデル生成部と、
を含む、請求項1または2に記載の音響モデル生成装置。 - 前記ノイズ表現算出部は、
前記ノイズデータの特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記ノイズモデルを用いて、前記抽出された特徴から前記ノイズデータを代表するノイズ表現を算出するノイズモデリング部と、
を含む、請求項3に記載の音響モデル生成装置。 - 前記ノイズモデルは、訓練用ノイズデータを用いてオートエンコーダを通じてあらかじめ生成される、
請求項1乃至4いずれか一項に記載の音響モデル生成装置。 - 前記生成された音響モデルは、神経網基盤の音響モデルである、
請求項3に記載の音響モデル生成装置。 - 前記プロセッサは、第1目的関数と第2目的関数との加重和から獲得される第3目的関数を用いて、前記音響モデルを生成し、
前記第1目的関数は、音素確率の推定に用いられ、
前記第2目的関数は、ノイズ表現の推定に用いられる、
請求項1に記載の音響モデル生成装置。 - 前記音響モデル生成部は、
前記音声データと前記ノイズデータとを混合して訓練用ノイジー音声データを生成する混合部と、
前記生成された訓練用ノイジー音声データの特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された特徴、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズ表現に基づいて音響モデルを学習する音響モデル学習部と、
を含む、請求項3に記載の音響モデル生成装置。 - ノイズモデルを用いてノイズデータのノイズ表現を算出する段階と、
音声データと前記ノイズデータとを含む訓練用ノイジー音声データ、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズ表現を用いて、学習を通じて、かつ、マルチタスクラーニング技法を用いて、音響モデルを生成する段階と、
を含む、音響モデル生成方法。 - 前記ノイズ表現を算出する段階は、
前記ノイズデータの特徴を抽出する段階と、
前記ノイズモデルを用いて、前記抽出されたノイズデータの特徴に基づいて前記ノイズ表現を算出する段階と、
を含む、請求項9に記載の音響モデル生成方法。 - 前記ノイズモデルは、訓練用ノイズデータを用いてオートエンコーダを通じてあらかじめ生成される、
請求項9または10に記載の音響モデル生成方法。 - 前記生成された音響モデルは、神経網基盤の音響モデルである、
請求項9に記載の音響モデル生成方法。 - 前記音響モデルを生成する段階は、
第1目的関数と第2目的関数との加重和から獲得される第3目的関数を用いて、前記音響モデルを生成する段階を含み、
前記第1目的関数は、音素確率の推定に用いられ、
前記第2目的関数は、前記ノイズ表現の推定に用いられる、
請求項9に記載の音響モデル生成方法。 - 前記音響モデルを生成する段階は、
前記音声データと前記ノイズデータとを混合して訓練用ノイジー音声データを生成する段階と、
前記生成された訓練用ノイジー音声データの特徴を抽出する段階と、
前記抽出された特徴、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズ表現に基づいて音響モデルを学習する段階と、
を含む、請求項9に記載の音響モデル生成方法。 - 音響モデルを保存する保存部と、
前記保存された音響モデルを用いて入力されたノイジー音声データの音素確率を算出する算出部と、を含み、
前記音響モデルは、音声データとノイズデータとが混合された訓練用ノイジー音声データ、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズデータを代表するノイズ表現を用いて、学習を通じて、かつ、マルチタスクラーニング技法を用いて、生成される、音声認識装置。 - 前記算出部は、
前記入力されたノイジー音声データの特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記音響モデルを用いて、前記抽出された特徴に対応する音素の確率を算出する音素確率算出部と、
を含む、請求項15に記載の音声認識装置。 - 前記ノイズ表現は、ノイズモデルを用いて算出される、
請求項15に記載の音声認識装置。 - 前記ノイズモデルは、訓練用ノイズデータを用いてオートエンコーダを通じてあらかじめ生成される、
請求項17に記載の音声認識装置。 - 前記音響モデルは、神経網基盤の音響モデルである、
請求項15に記載の音声認識装置。 - 前記音響モデルは、第1目的関数と第2目的関数との加重和から獲得された第3目的関数を用いて生成され、
前記第1目的関数は、音素確率の推定に用いられ、
前記第2目的関数は、前記ノイズ表現の推定に用いられる、
請求項15に記載の音声認識装置。 - 前記音響モデルは、前記訓練用ノイジー音声データを入力データとし、前記音声データに対応する音素列及び前記ノイズ表現を正答データとして、学習を通じて生成される、
請求項15に記載の音声認識装置。 - 入力されたノイジー音声データの特徴を抽出する段階と、
音響モデルを用いて、前記抽出された特徴に対応する音素の確率を算出する段階と、を含み、
前記音響モデルは、音声データとノイズデータとが混合された訓練用ノイジー音声、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズデータを代表するノイズ表現を用いて、学習を通じて、かつ、マルチタスクラーニング技法を用いて、生成される、音声認識方法。 - 前記ノイズ表現は、ノイズモデルを用いて算出される、
請求項22に記載の音声認識方法。 - 前記ノイズモデルは、訓練用ノイズデータを用いてオートエンコーダを通じてあらかじめ生成される、
請求項23に記載の音声認識方法。 - 前記音響モデルは、神経網基盤の音響モデルである、
請求項22に記載の音声認識方法。 - 前記音響モデルは、第1目的関数と第2目的関数との加重和から獲得された第3目的関数を用いて生成され、
前記第1目的関数は、音素確率の推定に用いられ、
前記第2目的関数は、前記ノイズ表現の推定に用いられる、
請求項22に記載の音声認識方法。 - 前記音響モデルは、訓練用ノイジー音声データを入力データとし、前記音声データに対応する音素列及び前記ノイズ表現を正答データとして、学習を通じて生成される、
請求項22に記載の音声認識方法。 - 音声データとノイズデータとを混合して訓練用ノイジー音声データを生成する混合部と、
他のノイズデータから音響モデル訓練用ノイジー音声データを区分して、前記ノイジー音声データから特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された特徴、前記音声データに対応する音素列、及び前記ノイズデータを代表するノイズ表現に基づいて音響モデルを学習する音響モデル学習部と、を含み、
音素分類とノイズ表現の抽出が同時に行われるように音響モデルを学習し、かつ、マルチタスクラーニング技法を用いて、音響モデルを生成する、
音響モデル生成装置。 - 特徴の入力を受信し、訓練用音声データの受信された入力に基づいて入力表現を算出し、入力表現に基づいて入力と最も類似した出力を再構成するオートエンコーダを、
さらに含む、請求項28に記載の音響モデル生成装置。 - 前記オートエンコーダは、訓練用ノイズデータを用いてノイズモデルをあらかじめ生成する請求項29に記載の音響モデル生成装置。
- 前記生成された音響モデルは、神経網基盤の音響モデルである、
請求項28に記載の音響モデル生成装置。
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