【手続補正書】
【提出日】令和2年6月5日(2020.6.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一般的な音声データを用いて音声ウェイクアップモデルを訓練することであって、前記訓練することが、前記訓練が収束するまで非同期確率的勾配下降方法によって前記一般的な音声データを用いて前記音声ウェイクアップモデルのパラメータを反復最適化することを含む、訓練することと、
キーワード特有の音声データを取得することと、
前記キーワード特有の音声データを用いて前記音声ウェイクアップモデルを訓練することであって、前記キーワード特有の音声データを用いた前記訓練で使用される学習レートが、前記一般的な音声データでの前記音声ウェイクアップモデルの前記訓練で使用されるものより少ない、訓練することと
前記一般的な音声データ及び前記キーワード特有の音声データを用いて訓練された前記音声ウェイクアップモデルに音声データを入力することと、
前記音声ウェイクアップモデルによって、音声ウェイクアップを実行するかどうかを判断するための結果を出力することであって、前記音声ウェイクアップモデルが、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）及びコネクショニスト時系列分類法（ＣＴＣ）を含む、出力することとを含む、音声ウェイクアップ方法。
【請求項２】
前記一般的な音声データが、大語彙連続音声認識（ＬＶＣＳＲ）コーパスを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記訓練の検証データセットを用いて前記音声ウェイクアップモデルをクロス検証し、前記訓練が収束するかどうかを判断すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記音声ウェイクアップモデルによって、音声ウェイクアップを実行するかどうかを判断するための結果を出力することが、
前記入力音声データから音響特徴を抽出することと、
各発音音素にそれぞれ対応する前記音響特徴のクラス確率を得るように処理するために、前記音声ウェイクアップモデルに含まれる前記ＤＮＮに前記音響特徴を入力することと、
発音音素シーケンスに対応する音声ウェイクアップ用語の信頼スコアを得るように処理するために、前記音声ウェイクアップモデルに含まれる前記ＣＴＣに前記クラス確率を入力することと、
前記信頼スコアに従ってウェイクアップを実行するかどうかを判断し、判断結果を出力することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記入力音声データから音響特徴を抽出することが、
指定時間間隔に基づくウインドウで前記入力音声データの音響特徴フレームを抽出することであって、前記音響特徴フレームの各々が、多次元ログフィルタバンクエネルギーである、抽出することと、
複数の隣接する音響特徴フレームをそれぞれ積み重ねることと、
前記モニタされた音声から抽出された音響特徴として、前記積み重ねた音響特徴フレームをそれぞれ取り入れることと
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されたメモリと
を含む、電子デバイスであって、
前記メモリが、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を格納し、前記命令が、
一般的な音声データを用いて音声ウェイクアップモデルを訓練することであって、前記訓練することが、前記訓練が収束するまで非同期確率的勾配下降方法によって前記一般的な音声データを用いて前記音声ウェイクアップモデルのパラメータを反復最適化することを含む、訓練することと、
キーワード特有の音声データを取得することと、
前記キーワード特有の音声データを用いて前記音声ウェイクアップモデルを訓練することであって、前記キーワード特有の音声データを用いた前記訓練で使用される学習レートが、前記一般的な音声データでの前記音声ウェイクアップモデルの前記訓練で使用されるものより少ない、訓練することと
前記一般的な音声データ及び前記キーワード特有の音声データを用いて訓練された前記音声ウェイクアップモデルに音声データを入力することと、
前記音声ウェイクアップモデルから、音声ウェイクアップを実行するかどうかを判断するための結果を出力することであって、前記音声ウェイクアップモデルが、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）及びコネクショニスト時系列分類法（ＣＴＣ）を含む、出力することと
を前記電子デバイスに行わせるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される、電子デバイス。
【請求項７】
前記一般的な音声データが、大語彙連続音声認識（ＬＶＣＳＲ）コーパスを含む、請求項６に記載の電子デバイス。
【請求項８】
前記命令が、
前記訓練の検証データセットを用いて前記音声ウェイクアップモデルをクロス検証し、前記訓練が収束するかどうかを判断すること
を前記電子デバイスに行わせるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって更に実行される、
請求項６に記載の電子デバイス。
【請求項９】
前記音声ウェイクアップモデルから、音声ウェイクアップを実行するかどうかを判断するための結果を出力することにおいて、前記命令が、
前記音声ウェイクアップモデルによって、前記入力音声データから音響特徴を抽出することと、
各発音音素にそれぞれ対応する前記音響特徴のクラス確率を得るように処理するために、前記音声ウェイクアップモデルに含まれる前記ＤＮＮに前記音響特徴を入力することと、
発音音素シーケンスに対応する音声ウェイクアップ用語の信頼スコアを得るように処理するために、前記音声ウェイクアップモデルに含まれる前記ＣＴＣに前記クラス確率を入力することと、
前記信頼スコアに従ってウェイクアップを実行するかどうかを判断し、判断結果を出力することと
を前記電子デバイスに行わせるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって更に実行される、
請求項６に記載の電子デバイス。
【請求項１０】
前記音声ウェイクアップモデルによって、前記入力音声データから音響特徴を抽出することにおいて、前記命令が、
前記音声ウェイクアップモデルによって、指定時間間隔に基づくウインドウで前記入力音声データの音響特徴フレームを抽出することであって、前記音響特徴フレームの各々が、多次元ログフィルタバンクエネルギーである、抽出することと、
複数の隣接する音響特徴フレームをそれぞれ積み重ねることと、
前記モニタされた音声から抽出された音響特徴として、前記積み重ねた音響特徴フレームをそれぞれ取り入れることと
を前記電子デバイスに行わせるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって更に実行される、
請求項９に記載の電子デバイス。
【請求項１１】
命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が電子デバイスのプロセッサによって実行される場合に、前記電子デバイスに音声ウェイクアップ方法を実行させ、前記音声ウェイクアップ方法が、
一般的な音声データを用いて音声ウェイクアップモデルを訓練することであって、前記訓練することが、前記訓練が収束するまで非同期確率的勾配下降方法によって前記一般的な音声データを用いて前記音声ウェイクアップモデルのパラメータを反復最適化することを含む、訓練することと、
キーワード特有の音声データを取得することと、
前記キーワード特有の音声データを用いて前記音声ウェイクアップモデルを訓練することであって、前記キーワード特有の音声データを用いた前記訓練で使用される学習レートが、前記一般的な音声データでの前記音声ウェイクアップモデルの前記訓練で使用されるものより少ない、訓練することと
前記一般的な音声データ及び前記キーワード特有の音声データを用いて訓練された前記音声ウェイクアップモデルに音声データを入力することと、
前記音声ウェイクアップモデルによって、音声ウェイクアップを実行するかどうかを判断するための結果を出力することであって、前記音声ウェイクアップモデルが、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）及びコネクショニスト時系列分類法（ＣＴＣ）を含む、出力することとを含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。