JP7212596B2 - 学習装置、学習方法および学習プログラム - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態の音声認識装置の概略構成を例示する模式図である。図1に例示するように、本実施形態の音声認識装置10は、パソコン等の汎用コンピュータで実現され、記憶部11、および制御部12を備える。
図2は、本実施形態の学習装置の概略構成を例示する模式図である。図2に例示するように、本実施形態の学習装置20は、パソコン等の汎用コンピュータで実現され、記憶部21、および制御部22を備える。
次に、図3を参照して、本実施形態に係る音声認識装置10による音声認識処理について説明する。図3は、音声認識処理手順を示すフローチャートである。図3のフローチャートは、例えば、ユーザが開始を指示する操作入力を行ったタイミングで開始される。
次に、図4を参照して、本実施形態に係る学習装置20による学習処理について説明する。図4は、学習処理手順を示すフローチャートである。図4のフローチャートは、例えば、ユーザが開始を指示する操作入力を行ったタイミングで開始される。
上記実施形態に係る音声認識装置10および学習装置20が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。一実施形態として、音声認識装置10は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の音声認識処理を実行する音声認識プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の音声認識プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を音声認識装置10として機能させることができる。また、学習装置20は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の学習処理を実行する学習プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の学習プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を学習装置20として機能させることができる。
11 記憶部
11a パラメータ
12 制御部
12a Transformerエンコーダ
12b Transformerデコーダ
12c CTCデコーダ
12d 言語評価部
12e 探索部
20 学習装置
21 記憶部
22 制御部
22d パラメータ更新部
22e 終了判定部
N end-to-endニューラルネットワーク
Claims (4)
- 第1のニューラルネットワークを用いて、入力された学習用の音声信号の特徴量を符号化した中間特徴量に変換する変換部と、
第2のニューラルネットワークを用いて、正解記号列と前記中間特徴量とから、予測される記号列と該記号列のTransformerに基づく事後確率とを算出する第1の算出部と、
第3のニューラルネットワークを用いて、前記中間特徴量から、予測される記号列と該記号列のCTC(Connectionist Temporal Classification)に基づく事後確率を算出する第2の算出部と、
前記Transformerに基づく事後確率と、前記CTCに基づく事後確率とから算出した損失関数値を用いて、前記第1のニューラルネットワーク、前記第2のニューラルネットワークおよび前記第3のニューラルネットワークのパラメータを更新するパラメータ更新部と、
を有することを特徴とする学習装置。 - 前記損失関数値が所定の閾値以下となった場合、前記パラメータの更新回数が所定の回数に到達した場合、または前記パラメータの更新量が所定の閾値以下となった場合に、前記パラメータの更新を終了する終了判定部をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の学習装置。
- 学習装置で実行される学習方法であって、
第1のニューラルネットワークを用いて、入力された学習用の音声信号の特徴量を符号化した中間特徴量に変換する変換工程と、
第2のニューラルネットワークを用いて、正解記号列と前記中間特徴量とから、予測される記号列と該記号列のTransformerに基づく事後確率とを算出する第1の算出工程と、
第3のニューラルネットワークを用いて、前記中間特徴量から、予測される記号列と該記号列のCTC(Connectionist Temporal Classification)に基づく事後確率を算出する第2の算出工程と、
前記Transformerに基づく事後確率と、前記CTCに基づく事後確率とから算出した損失関数値を用いて、前記第1のニューラルネットワーク、前記第2のニューラルネットワークおよび前記第3のニューラルネットワークのパラメータを更新するパラメータ更新工程と、
を含んだことを特徴とする学習方法。 - 第1のニューラルネットワークを用いて、入力された学習用の音声信号の特徴量を符号化した中間特徴量に変換する変換ステップと、
第2のニューラルネットワークを用いて、正解記号列と前記中間特徴量とから、予測される記号列と該記号列のTransformerに基づく事後確率とを算出する第1の算出ステップと、
第3のニューラルネットワークを用いて、前記中間特徴量から、予測される記号列と該記号列のCTC(Connectionist Temporal Classification)に基づく事後確率を算出する第2の算出ステップと、
前記Transformerに基づく事後確率と、前記CTCに基づく事後確率とから算出した損失関数値を用いて、前記第1のニューラルネットワーク、前記第2のニューラルネットワークおよび前記第3のニューラルネットワークのパラメータを更新するパラメータ更新ステップと、
をコンピュータに実行させるための学習プログラム。
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JP2019159955A JP7212596B2 (ja) | 2019-09-02 | 2019-09-02 | 学習装置、学習方法および学習プログラム |
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JP2019159955A JP7212596B2 (ja) | 2019-09-02 | 2019-09-02 | 学習装置、学習方法および学習プログラム |
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JP2021039220A JP2021039220A (ja) | 2021-03-11 |
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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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Citations (1)
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US20190189115A1 (en) | 2017-12-15 | 2019-06-20 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method and Apparatus for Open-Vocabulary End-to-End Speech Recognition |
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- 2019-09-02 JP JP2019159955A patent/JP7212596B2/ja active Active
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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DONG, Linhao et al.,"SPEECH-TRANSFORMER: A NO-RECURRENCE SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODEL FOR SPEECH RECOGNITION",Proc. of the 2018 IEEE ICASSP,2018年04月15日,pp. 5884-5888 |
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