SOUND DATA LEARNING SYSTEM, SOUND DATA LEARNING METHOD, AND SOUND DATA LEARNING DEVICE

• Main Author: IZUMI Akitoshi
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 09.04.2020
• Subjects: ACOUSTICS; CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; MUSICAL INSTRUMENTS; PHYSICS; SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH RECOGNITION

This sound data learning system extracts J feature quantities of a sound signal for learning, and generates N feature quantity reduction blocks that have parameters for defining whether each of the J feature quantities is in use. The sound data learning system executes a feature quantity reduction process for repeating: a preparation process for preparing a data set of k types of different patterns from the sound signal for learning; a learning process in which, for each of the N feature quantity reduction blocks, the applicable feature quantity reduction block and a portion of the data set are used for each different data structure; and an evaluation process pertaining to the use of each of the J feature quantities for the remainder of the data set. The sound data learning system selects one of the feature quantity reduction blocks as reduction information on the basis of the result of the feature quantity reduction process for each of the N feature quantity reduction blocks having k types of evaluation results. La présente invention concerne un système d'apprentissage de données sonores qui extrait J quantités de caractéristiques d'un signal sonore à des fins d'apprentissage, et qui génère N blocs de réduction de quantité de caractéristiques qui ont des paramètres servant à définir si chaque quantité des J quantités de caractéristiques est en cours d'utilisation. Le système d'apprentissage de données sonores exécute un processus de réduction de quantité de caractéristiques pour répéter : un processus de préparation servant à préparer un ensemble de données de k types de motifs différents à partir du signal sonore à des fins d'apprentissage ; un processus d'apprentissage dans lequel, pour chaque bloc des N blocs de réduction de quantité de caractéristiques, le bloc de réduction de quantité de caractéristiques applicable et une partie de l'ensemble de données sont utilisés pour chaque structure de données différente ; et un processus d'évaluation concernant l'utilisation de chaque quantité des J quantités de caractéristiques pour le reste de l'ensemble de données. Le système d'apprentissage de données sonores sélectionne l'un des blocs de réduction de quantité de caractéristiques en tant qu'informations de réduction sur la base du résultat du processus de réduction de quantité de caractéristiques pour chaque bloc des N blocs de réduction de quantité de caractéristiques ayant k types de résultats d'évaluation. 音データ学習システムは、学習用サウンド信号のＪ個の特徴量を抽出し、それぞれの使用の有無を規定するパラメータを有するＮ個の特徴量削減ブロックを生成する。音データ学習システムは、学習用サウンド信号をｋ種類の異なるパターンのデータセットを準備する準備処理、Ｎ個の特徴量削減ブロックごとに、それぞれの異なるデータ構造について、該当する特徴量削減ブロックと一部のデータセットとを用いた学習処理、残りのデータセットを対象としたＪ個の特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理を繰り返す特徴量削減処理を実行する。音データ学習システムは、ｋ種類の評価結果を有するＮ個の特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果を基に、いずれかの特徴量削減ブロックを削減情報として選択する。