JP7199264B2 - 認識装置、認識方法及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は実施形態の復号装置の機能構成の例を示す図である。実施形態の認識装置10は、受付部1、特徴量算出部2、スコア算出部3、認識部4及び出力部5を備える。
・モールス信号2:this is a pen ラベル:t h i s <C> is <C> a <C> pen <S>
・abc → abc
・aaa → a
・aab → ab
・aΦa → aa
・a<C>a → a<C>a
・a<S>a → a<S>a
例)commmunication(検出された単語記号列(mが1つ多い))
→communication(単語リスト内にある単語で最も編集距離の近い単語)
<単語リストの例>
・communication
・conversation
・converter
・concert
図5は実施形態の認識方法の例を示すフローチャートである。はじめに、特徴量算出部2が、モールス信号の特徴を示す特徴量を、所定のフレーム毎に算出する(ステップS1)。次に、スコア算出部3が、特徴量から、モールス信号に対応する情報のスコアを示す情報スコアと、モールス信号の区切りのスコアを示す区切りスコアとを算出する(ステップS2)。
図6は実施形態の認識装置10のハードウェア構成の例を示す図である。
2 特徴量算出部
3 スコア算出部
4 認識部
5 出力部
10 認識装置
301 制御装置
302 主記憶装置
303 補助記憶装置
304 表示装置
305 入力装置
306 通信装置
310 バス
Claims (21)
- モールス信号を受け付ける受付部と、
前記モールス信号の特徴を示す特徴量を、所定のフレーム毎に算出する特徴量算出部と、
前記特徴量から、前記モールス信号に対応する情報のスコアを示す情報スコアと、前記モールス信号の区切りのスコアを示す区切りスコアとを算出するスコア算出部と、
前記情報スコアと前記区切りスコアとを用いて、前記モールス信号に対応する情報と、前記区切りとを含む出力系列を認識する認識部と、
前記出力系列を出力する出力部と、
を備える認識装置。 - 前記スコア算出部は、前記特徴量を入力する入力層と、前記情報スコアと前記区切りスコアとを出力する出力層と、を有するリカレントニューラルネットワークを用いて、前記情報スコアと、前記区切りスコアとを算出する、
を備える請求項1に記載の認識装置。 - 前記スコア算出部は、前記区切りスコアが閾値より大きい場合、前記リカレントニューラルネットワークの内部状態をリセットする、
請求項2に記載の認識装置。 - 前記区切りスコアは、単語の区切りを示す単語区切りスコア、音節の区切りを示す音節区切りスコア、文節の区切りを示す文節区切りスコア、及び、文の区切りを示す文区切りスコアの少なくとも1つを含む、
請求項2に記載の認識装置。 - 前記認識部は、前記情報スコアと前記区切りスコアとを用いて、前記出力系列を複数の系列パターンに分けて認識し、
前記出力部は、前記出力系列を前記複数の系列パターンに分けて出力する、
請求項4に記載の認識装置。 - 前記認識部は、複数の単語を含む単語リストから、前記系列パターンにより近い単語を選択することにより、前記系列パターンを単語に置き換えて認識する、
請求項5に記載の認識装置。 - 前記認識部は、複数の単語を含む単語リストから、前記系列パターンに近い順に複数の単語を選択し、
前記出力部は、選択された複数の単語を、前記系列パターンの候補として出力する、
請求項6に記載の認識装置。 - モールス信号を受け付けるステップと、
前記モールス信号の特徴を示す特徴量を、所定のフレーム毎に算出するステップと、
前記特徴量から、前記モールス信号に対応する情報のスコアを示す情報スコアと、前記モールス信号の区切りのスコアを示す区切りスコアとを算出するステップと、
前記情報スコアと前記区切りスコアとを用いて、前記モールス信号に対応する情報と、前記区切りとを含む出力系列を認識するステップと、
前記出力系列を出力するステップと、
を含む認識方法。 - 前記特徴量から、前記モールス信号に対応する情報のスコアを示す情報スコアと、前記モールス信号の区切りのスコアを示す区切りスコアとを算出するステップは、前記特徴量を入力する入力層と、前記情報スコアと前記区切りスコアとを出力する出力層と、を有するリカレントニューラルネットワークを用いて、前記情報スコアと、前記区切りスコアとを算出する、
請求項8に記載の認識方法。 - 前記区切りスコアが閾値より大きい場合、前記リカレントニューラルネットワークの内部状態をリセットするステップ、
を更に含む請求項9に記載の認識方法。 - 前記区切りスコアは、単語の区切りを示す単語区切りスコア、音節の区切りを示す音節区切りスコア、文節の区切りを示す文節区切りスコア、及び、文の区切りを示す文区切りスコアの少なくとも1つを含む、
請求項9に記載の認識方法。 - 前記認識するステップは、前記情報スコアと前記区切りスコアとを用いて、前記出力系列を複数の系列パターンに分けて認識し、
前記出力するステップは、前記出力系列を前記複数の系列パターンに分けて出力する、
請求項11に記載の認識方法。 - 前記認識するステップは、複数の単語を含む単語リストから、前記系列パターンにより近い単語を選択することにより、前記系列パターンを単語に置き換えて認識する、
請求項12に記載の認識方法。 - 前記認識するステップは、複数の単語を含む単語リストから、前記系列パターンに近い順に複数の単語を選択し、
前記出力するステップは、選択された複数の単語を、前記系列パターンの候補として出力する、
請求項13に記載の認識方法。 - コンピュータを、
モールス信号を受け付ける受付部と、
前記モールス信号の特徴を示す特徴量を、所定のフレーム毎に算出する特徴量算出部と、
前記特徴量から、前記モールス信号に対応する情報のスコアを示す情報スコアと、前記モールス信号の区切りのスコアを示す区切りスコアとを算出するスコア算出部と、
前記情報スコアと前記区切りスコアとを用いて、前記モールス信号に対応する情報と、前記区切りとを含む出力系列を認識する認識部と、
前記出力系列を出力する出力部、
として機能させるためのプログラム。 - 前記スコア算出部は、前記特徴量を入力する入力層と、前記情報スコアと前記区切りスコアとを出力する出力層と、を有するリカレントニューラルネットワークを用いて、前記情報スコアと、前記区切りスコアとを算出する、
を備える請求項15に記載のプログラム。 - 前記スコア算出部は、前記区切りスコアが閾値より大きい場合、前記リカレントニューラルネットワークの内部状態をリセットする、
請求項16に記載のプログラム。 - 前記区切りスコアは、単語の区切りを示す単語区切りスコア、音節の区切りを示す音節区切りスコア、文節の区切りを示す文節区切りスコア、及び、文の区切りを示す文区切りスコアの少なくとも1つを含む、
請求項16に記載のプログラム。 - 前記認識部は、前記情報スコアと前記区切りスコアとを用いて、前記出力系列を複数の系列パターンに分けて認識し、
前記出力部は、前記出力系列を前記複数の系列パターンに分けて出力する、
請求項18に記載のプログラム。 - 前記認識部は、複数の単語を含む単語リストから、前記系列パターンにより近い単語を選択することにより、前記系列パターンを単語に置き換えて認識する、
請求項19に記載のプログラム。 - 前記認識部は、複数の単語を含む単語リストから、前記系列パターンに近い順に複数の単語を選択し、
前記出力部は、選択された複数の単語を、前記系列パターンの候補として出力する、
請求項20に記載のプログラム。
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JP2019050150A JP7199264B2 (ja) | 2019-03-18 | 2019-03-18 | 認識装置、認識方法及びプログラム |
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JP2020155830A JP2020155830A (ja) | 2020-09-24 |
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Citations (5)
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JP2004013726A (ja) | 2002-06-10 | 2004-01-15 | Sumitomo Electric Ind Ltd | キーワード抽出装置および情報検索装置 |
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- 2019-03-18 JP JP2019050150A patent/JP7199264B2/ja active Active
Patent Citations (5)
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Title |
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Alex Graves et al.,Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks,Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning 2006,2006年06月25日,pages 369-376,[検索日2022.05.12], インターネット<URL:https://doi.org/10.1145/1143844.1143891> |
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