研究の概要

本研究の主眼は、ウェーブレット理論を組み込んだ多層ニューラルネットワークモデルを構築し、その有用性を検証することにある。提案モデルは``ウェーブレットネットワーク''と呼ばれるモデルを拡張したもので、これまでは扱うことの難しかった複雑なパターン認識を可能とする。そして、パターン認識の分野で広く研究されてきた多層ニューラルネットワークよりも高い汎化性能と学習速度を得ることを目的とする。その能力を検証するため、本研究では評価実験として音声認識を選んだ。よって、これまでのニューラルネットワーク研究で音声認識の分野で大きな成果を挙げたTime-Delay Neural Networkモデルの汎化性能・学習速度をベースラインとして、それを超える性能を持つネットワークモデルの構築・検証が、本研究の目指す目的である。