(57)【要約】      （修正有）【課題】書記素音素変換モデルの学習能力及び汎化能力を高め、過剰適合現象を防止する。【解決手段】ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率によりニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得するステップと、保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して対応する単語をトレーニングし、サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新するステップと、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成するステップと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得するステップと、
前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新するステップと、
全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成するステップと、
を含むことを特徴とする人工知能に基づく書記素音素変換モデル生成方法。
【請求項２】
前記予め設定されたノード比率により、前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得するステップは、
予め設定されたノードの隠れ比率に基づいて、ニューラルネットワークにおける各層の隠れ層ノードのうち、前記ノードの隠れ比率に対応する数の一部のノードに対してランダムで隠れ処理を行い、各層の隠れ層ノードのうち隠れていない一部のノードを、各単語をトレーニングするための保留ノードとするステップ
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記予め設定されたノード比率により、前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得するステップは、
前記予め設定されたノードの保留比率に基づいて、前記ニューラルネットワークにおける各層の隠れ層ノードのうち、前記ノードの保留比率に対応する数の一部のノードに対してランダムで保留処理を行い、各単語をトレーニングするための保留ノードとするステップ
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記トレーニングデータにおける単語の数に基づいて、前記ニューラルネットワークの層数と、各層のノードの数と、前記予め設定されたノード比率とを調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得する処理モジュールと、
前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新するトレーニングモジュールと、
全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する生成モジュールと、
を含むことを特徴とする人工知能に基づく書記素音素変換モデル生成装置。
【請求項６】
前記処理モジュールは、さらに、
予め設定されたノードの隠れ比率に基づいて、前記ニューラルネットワークにおける各層の隠れ層ノードのうち、前記ノードの隠れ比率に対応する数の一部のノードに対してランダムで隠れ処理を行い、各層の隠れ層ノードにおける隠れていない一部のノードを、各単語をトレーニングするための保留ノードとすることを特徴とする請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記処理モジュールは、さらに、
予め設定されたノードの保留比率に基づいて、前記ニューラルネットワークにおける各層の隠れ層ノードのうち、前記ノードの保留比率に対応する数の一部のノードに対してランダムで保留処理を行い、各単語をトレーニングするための保留ノードとすることを特徴とする請求項５に記載の装置。
【請求項８】
前記処理モジュールは、さらに、
前記トレーニングデータにおける単語の数に基づいて、前記ニューラルネットワークの層数と、各層のノードの数と、前記予め設定されたノード比率とを調整する、
ことを特徴する請求項５乃至７のいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能技術分野に関し、特に人工知能による書記素音素変換モデル生成方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）は、その英語略語はＡＩである。これは、人の知能をシミュレーション・延長・拡張するための理論、方法、技術及び応用システムを研究・開発する一つの新たな技術科学である。人工知能はコンピューター科学の一分枝で、知能の本質を了解し、人類知能と類似した方式で反応することができる新しい知能マシンを製造しようとしている。当該分野の研究は、ロボット、音声認識、画像認識、自然言語処理、エキスパートシステムなどがある。その中で、人工知能の最も重要な一面は、音声認識技術である。
【０００３】
書記素音素変換モデル（ｇｒａｐｈｅｍｅ−ｔｏ−ｐｈｏｎｅｍｅ，ｇ２ｐ）は、英語音声合成において非常に重要な処理モジュールであり、受信された単語における書記素を対応する音素に変換する。従来技術において、深層ニューラルネットワーク（ｄｅｅｐ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）技術を通じてｇ２ｐモデルをトレーニングし、統計的言語モデルよりもよい応用効果が得られる。
【０００４】
ｇ２ｐモデルの目標は、単語をこれに対応する音素配列に変換させることであり、実際的に存在する単語の数量も比較的固定されたもので１０万個前後の単語がある。しかし、ｇ２ｐトレーニングモデルで必要とするデータ量は比較的に固定されている。深層ニューラルネットワークでｇ２ｐモデルをトレーニングする過程は、音響モデルのトレーニング過程とは完全に異なり、具体的には以下のようになる。
【０００５】
ニューラルネットワークで音響モデルをトレーニングする場合、トレーニングデータを絶え間なく増加させることができるため、ニューラルネットワークの層数及び各層のユニット数は絶え間なく増大され、よりよい性能を持つことができる。しかし、ｇ２ｐモデルのトレーニングでは、ネットワークの層数及び各層毎のユニット数を増大させてトレーニングのデータ量を比較的に変更しない場合、過剰適合現象が生じ得る。いわゆる過剰適合現象とは、トレーニングされたｇ２ｐモデルがトレーニングデータに対しては結果がよい一方で、テストデータに対しては結果がトレーニングデータより悪い現象をいう。
【０００６】
しかしながら、小さいネットワークを選択してｇ２ｐモデルをトレーニングする場合、性能が比較的によいｇ２ｐモデルが得られるが、このようなネットワークは層数及び各層毎のユニット数が比較的に少なく、深層ニューラルネットワークのように強い学習能力及び汎化能力を持っていない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、関連技術における少なくとも一定の程度で一つの技術的課題を解決することである。
【０００８】
そのため、本発明の第一の目的は、人工知能による書記素音素変換モデル生成方法を提供することであり、当該方法は、ノードが動的に隠れる深層ニューラルネットワークのトレーニングデータを利用して、書記素音素変換モデルを生成し、書記素音素変換モデルの学習能力及び汎化能力を高め、過剰適合現象を防止する。
【０００９】
本発明の第二の目的は、人工知能による書記素音素変換モデル生成装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために、本発明の第一態様の実施例において、人工知能による書記素音素変換モデル生成方法を提供し、当該人工知能による書記素音素変換モデル生成方法は、ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得するステップと、前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新するステップと、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成するステップと、を含む。
【００１１】
本願の実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成方法は、ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを得、前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新し、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する。これにより、ノードが動的に隠れる深層ニューラルネットワークのトレーニングデータを利用して、書記素音素変換モデルを生成し、書記素音素変換モデルの学習能力及び汎化能力を高め、過剰適合現象を防止することが実現される。
【００１２】
上記の目的を達成するために、本願の第二態様の実施例は、人工知能による書記素音素変換モデル生成装置を提供し、前記人工知能による書記素音素変換モデル生成装置は、ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得する処理モジュールと、前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新するトレーニングモジュールと、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する生成モジュールと、を含む。
【００１３】
本願の実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成装置は、ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを得、前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新し、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する。これにより、ノードが動的に隠れる深層ニューラルネットワークのトレーニングデータを利用して、書記素音素変換モデルを生成し、書記素音素変換モデルの学習能力及び汎化能力を高め、過剰適合現象を防止することが実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
本発明の上述および／または付加的な特徴と利点は、下記の添付図面を参照した実施形態に対する説明により、明らかになり、理解されることが容易になる。
【図１】本願の一つの実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成方法のフローチャートである。
【図２】三層ニューラルネットワークの模式図である。
【図３】過剰適合を防止する技術トレーニングを追加するニューラルネットワークの模式図である。
【図４】本願の一つの実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成装置の構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明の実施例を詳細に説明する。前記実施例の例が図面に示されるが、同一または類似する符号は、常に、同一又は類似の部品、或いは、同一又は類似の機能を有する部品を表す。以下に、図面を参照しながら説明される実施例は例示的なものであり、本発明を解釈するためだけに用いられ、本発明を限定するものと理解されてはならない。
【００１６】
以下に、図面を参照しながら、本願の実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成方法及び装置を説明する。
【００１７】
図１は本願の一つの実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成方法のフローチャートである。
【００１８】
図１に示すように、当該人工知能による書記素音素変換モデル生成方法は、ステップ１０１〜ステップ１０３を含む。
【００１９】
ステップ１０１において、ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語に書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得する。
【００２０】
ステップ１０２において、前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新する。
【００２１】
ステップ１０３において、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する。
【００２２】
具体的には、トレーニングされたｇ２ｐモデルは、より強い汎化能力を持たせるために、本発明では、深層ニューラルネットワークでトレーニングすることによりｇ２ｐモデルを取得する。ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語に書記素音素変換をトレーニングする過程において、ニューラルネットワークにおける一部のノードを隠すことにより、モデルの過剰適合を防止する。
【００２３】
なお、ノードが動的に隠れるニューラルネットワークのトレーニングデータを利用して、書記素音素変換モデルを生成し、更に生成された書記素音素変換モデルの過剰適合現象を防止する。ここで、トレーニングするためのニューラルネットワークは深層ニューラルネットワークであり、トレーニング場面によっては、異なるモデルを採用しても良く、本実施例はこれを限定しない。例えば、長期短期記憶（Ｌｏｎｇ−Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ，  ＬＳＴＭ）等を採用してもよい。
【００２４】
深層ニューラルネットワークは三層を含み、第一層は入力層、第二層は出力層、中間の層は隠れ層である。一つの隠れ層を有するニューラルネットワークもあるが、複数の隠れ層があるニューラルネットワークもあり、各層にノードがある。トレーニングデータにおける単語の数に対し、トレーニングするための深層ニューラルネットワークの構造の大きさを適宜調整することができ、具体的には、深層ニューラルネットワーク構造の層数及び各層のノードの数を含む。
【００２５】
モデルの過剰適合を防止するために、本発明では、毎回入力された単語をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により、トレーニングするニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得する。
【００２６】
強調しなくてはならないのは、ノード比率は、トレーニングの過程における深層ニューラルネットワークの構造の簡略化程度を反映し、トレーニングの前に、トレーニングデータにおける単語の数に基づいて、ニューラルネットワークの層数と各層のノードの数と、予め設定されたノード比率とを調整できることである。
【００２７】
なお、異なる場面では異なるノード比率の設け方を採用して、トレーニングするニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行ってもよく、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得する。以下に例を挙げる。
【００２８】
第一種類の例示：ノードの隠れ比率
【００２９】
具体的には、予め設定されたノードの隠れ比率に基づいて、ニューラルネットワークにおける各層の隠れ層ノードのうち、ノードの隠れ比率に対応する数の一部のノードに対してランダムで隠れ処理を行う。更に、各層の隠れ層ノードのうち隠れていない一部のノードを、各単語をトレーニングするための保留ノードとする。
【００３０】
第二種類の例示：ノードの保留比率
【００３１】
予め設定されたノードの保留比率により、ニューラルネットワークにおける各層の隠れ層ノードのうち、ノードの保留比率に対応する数の一部のノードにランダムに対してランダムで保留処理を行い、各単語をトレーニングするための保留ノードとする。
【００３２】
更に、保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新する。
【００３３】
つまり、モデルトレーニングにおいて、隠すノード（非保留ノード）を利用せずに、それらの対応する重みを保留し、今回のトレーニングではこれらの重みをこれ以上更新しない。次のトレーニングでは、一定の比率で改めてランダムに隠れ層の一部のノードを隠す。このように繰り返す。この策略が過剰適合を抵抗できるまで達する原因は、以下である。毎回のトレーニングの際、一部のノードを隠した後、残されたネットワークは比較的に小さいネットワークであり、このようなネットワークが過剰適合することはほぼない。
【００３４】
最後に、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードに関する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する。
【００３５】
毎回のトレーニングの際にランダムに異なるノードを隠すことによって、実際にたくさんの小さいネットワークが得られ、最終的な結果として、これらの小さいネットワークが平均化されると考えてもよく、これが過剰適合に有効に抵抗するやり方であると理解されても良い。なお、上記の隠れされたノードは、本当に削除するのではなく、現在のトレーニングの際これらのノードを使わないだけであり、次のトレーニングでまた使われる。
【００３６】
上記の過程をより明白に説明するために、以下に、図２と図３を例として説明する。
【００３７】
図２は、三層ニューラルネットワークの模式図であり、図２に示すように、入力層は３つのノード、隠れ層は６つのノード、出力層は２つのノードである。
【００３８】
図３は、過剰適合を防止する技術トレーニングを追加するニューラルネットワークの模式図である。図３を参照して、図３に点線で書かれたノードは今回のトレーニング中に隠れたノードであり、つまり、今回のトレーニングでこれらのノードの関連する重みを考慮も更新もせず、よって、これらの対応する重みも点線で表示する。実線で書かれたノードは今回のトレーニング中に保留されたノードを示し、つまり、保留ノードを利用してデータをトレーニングして、これらのノードの関連する重みを更新する。
【００３９】
ニューラルネットワークのトレーニングデータを利用して、書記素音素変換モデルを生成する過程において、過剰適合を防止するために、一部のノードを隠す技術でモデルを生成する場合と、全部のノードを利用してモデルを生成する場合との対照結果をより明白に説明するために、表１に示す実験結果により説明する。
【００４０】
【表１】
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【００４１】
表１に示すように、これらのモデルの隠れ層のネットワークの説明だけを与え、例えば、モデル１２８−ＢＬＳＴＭ＋６４−ＢＬＳＴＭ＋６４−ＢＬＳＴＭに対し、一つの隠れ層は３つのＢＬＳＴＭのニューラルネットワークモデルを持つことを説明した。
【００４２】
２５６−ＢＬＳＴＭモデルに対し、パラメータは６４万であり、１２８−ＢＬＳＴＭ＋６４−ＢＬＳＴＭ＋６４−ＢＬＳＴＭモデルに対し、パラメータは４４万であり、１２８−ＢＬＳＴＭ＋１２８−ＢＬＳＴＭ＋６４−ＢＬＳＴＭモデルに対し、パラメータは７４万である。これらのパラメータとはノード辺の重みを指す。パラメータ数は我々のトレーニングデータにとって明らかに多すぎる。このモデルをトレーニングする際に一部のノードを隠さないと、モデルは必ず過剰適合になる。ニューラルネットワークにおける一部のノードを隠すことによりモデルトレーニングを行い、モデルの過剰適合を有効に防止し、トレーニングの性能がよいモデルをトレーニングすることができる。
【００４３】
上記の説明及び実験によれば、本発明の利点は以下である。
【００４４】
ニューラルネットワークの一部のノードを隠すことにより、ｇ２ｐモデルをトレーニングし、モデルをトレーニングする際、適当にネットワークの層数及び各層のノードの数を増加させ、これによりモデルの汎化能力が高まるが過剰適合現象が発生せず、比較的大きな規模のニューラルネットワークを実際のｇ２ｐモデルのトレーニングに応用することが現実になる。
【００４５】
本願の実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成方法は、ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを得、前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新し、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する。これにより、ノードが動的に隠れる深層ニューラルネットワークのトレーニングデータを利用して、書記素音素変換モデルを生成し、書記素音素変換モデルの学習能力及び汎化能力を高め、過剰適合現象を防止することが実現される。
【００４６】
上記の実施例を実現するために、更に本願は人工知能による書記素音素変換モデル生成装置を提供する。
【００４７】
図４は本願の一つの実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成装置の構造模式図である。
【００４８】
図４に示すように、当該人工知能による書記素音素変換モデル生成装置は、処理モジュール１１と、トレーニングモジュール１２と、生成モジュール１３とを含んでいる。
【００４９】
処理モジュール１１であって、ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程において、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得する。
【００５０】
具体的には、前記処理モジュール１１は、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行うためのものである。
【００５１】
一つの実施例において、前記処理モジュール１１は、予め設定されたノードの隠れ比率に基づいて、前記ニューラルネットワークにおける各層の隠れの層ノードにおける、前記ノード隠れ比率に対応する数の一部のノードに対してランダムで隠れ処理を行い、各層の隠れの層ノードにおける隠れていない一部のノードを、各単語をトレーニングするための保留ノードとする。
【００５２】
もう一つの実施例において、前記処理モジュール１１は、予め設定されたノードの保留比率により、前記ニューラルネットワークにおける各層の隠れ層ノードのうち、ノードの保留比率に対応する数の一部のノード対してランダムで保留処理を行い、各単語をトレーニングするための保留ノードとする。
【００５３】
トレーニングモジュール１２は、前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新するためのものである。
【００５４】
生成モジュール１３であって、全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する。
【００５５】
上記の実施例により、さらに、もう一つの実施例において、前記処理モジュール１１は、前記トレーニングデータにおける単語の数に基づいて、前記ニューラルネットワークの層数と、各層のノードの数と、前記予め設定されたノード比率とを調整する。
【００５６】
なお、前記人工知能による書記素音素変換モデル生成方法の実施例についての説明は、当該実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成装置にも適用しているが、ここで説明を省略する。
【００５７】
本願の実施例の人工知能による書記素音素変換モデル生成装置は、ニューラルネットワークを利用してトレーニングデータにおける各単語について書記素音素変換をトレーニングする過程に、予め設定されたノード比率により前記ニューラルネットワークの隠れ層ノードに対してランダムスクリーニングを行い、各単語をトレーニングするための保留ノードを取得する。前記保留ノードに対応するサブニューラルネットワークを利用して、対応する単語をトレーニングし、前記サブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを更新する；全てのサブニューラルネットワークの各保留ノードの関連する重みを平均化するように処理し、書記素音素変換モデルを生成する。これにより、ノードが動的に隠れる深層ニューラルネットワークのトレーニングデータを利用して、書記素音素変換モデルを生成し、書記素音素変換モデルの学習能力及び汎化能力を高め、過剰適合現象を防止することが実現される。
【００５８】
本発明の説明において、「一つの実施例」、「一部の実施例」、「例示」、「具体的な例示」、或いは「一部の例示」などの用語を参考した説明とは、該実施例或いは例示に結合して説明された具体的な特徴或いは特徴が、本発明の少なくとも一つの実施例或いは例示に含まれることである。本明細書において、上記用語に対する例示的な描写は、必ずしも同じ実施例或いは例示を示すことではない。又、説明された具体的な特徴、或いは特徴は、いずれか一つ或いは複数の実施例又は例示において適切に結合することができる。なお、互いに矛盾しない場合、当業者は本明細書で描写された異なる実施例或いは例示、及びび異なる実施例或いは例示の特徴を結合且つ組み合わせることができる。
【００５９】
一方、「第一」、「第二」との用語はただし説明の目的のためであり、相対的な重要性を指示又は暗示すると、或いは、指定された技術的特徴の数量を暗黙的に指定すると理解してはならない。よって、「第一」、「第二」と限定されている特徴は、少なくとも一つの当該特徴を含んでいることを、明示又は暗黙的に指定している。本発明の説明では、特に明確で具体的に限定されない限り、「複数」との意味は少なくとも二つであり、例えば、二つ、三つなどである。
【００６０】
フローチャートにおける、又はここで他の方式で説明されたどのような過程或いは方法の説明は、以下のように理解されてもいい。１つ又はより多くの、論理機能又は過程におけるステップをカスタマイズする実行可能な指令のコードを実現することに用いられるモジュール、断片或いは一部を含むことを示し、本願の好ましい実施形態の範囲はさらなる実現を含み、その中、示された又は検討された順番を守らなくても良く、係る機能は基本的に同じな方式又は逆の順番で、機能を実行することを含み、これは本願の実施例に属する当業者に理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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