高精度な音声認識を実現するRNN学習方法

国立研究開発法人情報通信研究機構

東京都小金井市貫井北町４－２－１

この技術でできること

ニューラルネットワークの学習方法を改良し、音声認識の精度を向上させる特許です。

相談したいこと

技術の特徴

この特許は、リカレント型ニューラルネットワーク（RNN）の学習方法に関するもので、特に学習の効率を高め、学習後のRNNの精度を向上させることを目指しています。特許に記載されている方法では、特定の関係を満たす位置にあるベクトルを更新ステップで指定し、そのベクトルを次の学習の開始位置として新たに指定することが可能です。また、この特許は音声認識装置にも応用可能で、入力された音声信号をフレーム化し、それぞれのフレームから音声特徴量を抽出し、その特徴量に基づいて音声認識を行います。この方法により、音声認識の精度を大幅に向上させることができます。

AIによる特許活用案

おすすめ業界 ITAI開発音声認識技術

音声認識アプリケーションの開発

この特許を活用して、音声認識アプリケーションを開発することが可能です。例えば、スマートフォンやタブレットなどのデバイスで動作する音声認識アプリを作成し、ユーザーが話す言葉をテキストに変換する機能を提供することができます。

続きの活用案は会員限定です

無料登録またはログイン後に、公開範囲に応じて確認できます。

参考情報

活用条件

サブスクリプション・未選択
権利譲渡・未選択
ライセンス契約・未選択

商品化・サービス化: ASK
実証実験: ASK
サンプル・プロトタイプ: ASK

掲載者による選択状態を表示しています。未選択や ASK は、利用不可を意味するものではありません。

権利概要

出願番号: 特願2015-096150
発明の名称: リカレント型ニューラルネットワークの学習方法及びそのためのコンピュータプログラム、並びに音声認識装置
出願人／権利者: 国立研究開発法人情報通信研究機構
住所: 東京都小金井市貫井北町４－２－１
公開番号: 特開2016-212273
登録番号: 特許第6628350号

登録情報の修正申請