発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかし、テレビ雑音に含まれる音声や音楽の影響による雑音状況は非常に多岐にわたるため、どのような雑音状況に対しても頑健に動作するように網羅的に学習することは不可能である。また、一部の雑音状況に限定した学習データを用いて学習すると、雑音に含まれる音声を属性識別の特徴として学習してしまうため、かえって静音環境下での識別において誤りを発生させる原因にもなりうる。そのため、ユーザの満足度の度合い（以下、ユーザビリティという）を考慮するならば、誤った識別結果を与えるよりはその結果を棄却する方がよいが、一律に属性識別結果を出すことにより、ユーザビリティが低下してしまうという問題が生じていた。 そこで本発明では、属性識別結果の信頼度が低い場合に当該結果を棄却することができる属性識別技術を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、属性識別結果の確からしさを示す信頼度が低い場合に属性識別結果を棄却することにより、ユーザビリティの低下を防ぐことができる。