国立研究開発法人情報通信研究機構
時系列情報の高精度学習を実現するニューラルネットワーク
国立研究開発法人情報通信研究機構
時系列情報の高精度学習を実現するニューラルネットワーク
本特許は、Unidirectional-RNN（Recurrent neural network）に基づくEnd-to-EndモデルとBidirectional-RNNに基づくEnd-to-Endモデルを組み合わせたニューラルネットワークベースの時系列情報学習システムです。これらのモデルは、CTC(Connectionist Temporal Classification)モデルとattentionモデルを含み、音声情報などの時系列情報を学習します。また、より複雑な構造を持つモデルを教師モデルとして、一方のモデルを生徒モデルとし、知識伝達を用いて学習させる方法も提供します。これにより、音声認識などの時系列情報処理がより高精度に行えます。
つまりは、音声情報などの時系列情報を精度高く学習するためのニューラルネットワークベースのモデルです。
AIによる特許活用案
おすすめ業界 IT音声認識AI開発
- 音声認識技術の向上
- AIアシスタントの精度向上
- リアルタイム翻訳システムの精度向上
音声情報は時系列情報の一例であり、この特許の技術を音声認識システムに応用することで、音声認識の精度を大幅に向上させることが可能です。
AIアシスタントは音声認識を基盤としていますが、本特許の技術を利用することで、より自然な会話や複雑な指示にも対応可能なAIアシスタントの開発が進むでしょう。
リアルタイム翻訳システムも音声認識を必要とします。本特許の技術を活用することで、リアルタイムでの高精度な翻訳が可能となり、国際コミュニケーションの障壁をさらに低減できます。
活用条件
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
商品化・サービス化 実証実験 サンプル・プロトタイプ
特許評価書
- 権利概要
| 出願番号 | 特願2018-044134 |
| 発明の名称 | 時系列情報の学習システム、方法およびニューラルネットワークモデル |
| 出願人/権利者 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 公開番号 | 特開2019-159654 |
| 登録番号 | 特許第0007070894号 |
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
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