Speech Recognition in Reservoir Computing Using a Type-II Superconductor
有田 拳, 楠木 寿季也, 小田部 荘司, 宇佐美 雄生, KARACALI Ahmet, MUZHEN Xu, 田中 啓文 (九工大); 松野 哲也 (有明高専)
Abstract:第2種超電導体を利用したリザバーコンピューティング(超電導リザバー)に関して、前回までの発表で時系列予測への有用性が示された。しかしながら、分類タスクへの有用性はいまだ示されていない。本研究は、超電導リザバーを用いて音声認識の数字分類タスクを実施し、その分類精度を調査したものである。具体的には、超電導体に生じる電界をリザバーとして用い、話者1人が0~9まで発生した音声データを正しく分類できているかどうかを混合行列によって評価した。その結果、混合行列は対角成分に多く1が並び、分類精度は最大で90%以上に達した。この結果から、超電導リザバーは分類タスクにおいても有用である可能性が示された。