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Multi - layer Perceptron을 이용한 백색잡음이 섞인 모음의 인식
조용덕(Y D Cho),김기철(K C Kim),맹승렬(S R Maeng),조정완(J W Cho) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2
MLP(multi-layer perceptron)을 이용한 한국어 모음 인식을 수행하였으며, 백색 잡음 환경하에서 성능저하 정도를 분석하였다. MLP의 입력 벡터는 17 channel의 LPC spectrum 및 cepstrum을 사용하였고, EDM(Euclidian distance measure)에 의한 결과와 비교하였다. 실험 결과 clean speech에 대해서는 cepstrum 데이타에 의해 MLP를 사용했을 때 인식률이 가장 좋았다. 인식률은 화자종속에 대해서는 97.59%, 화자독립에서는 88.89%를 얻었다. 그리고 모음에 따른 오류의 관점에서 대부분의 오류는 ‘ㅗ’와 ‘ㅜ’에서 발생함을 발견할 수 있었다. 잡음 환경하에 실험에서 역시 MLP에 의한 인식 결과가 EDM의 결과보다 우수하였으며, 백색잡음이 섞인 경우, 전체적으로 LPC spectrum의 성능이 cepstrum의 것보다 우수하였다.
조용덕(Y D Cho),김기철(K C Kim),윤현수(H S Yoon),맹승렬(S R Maeng) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.1
시간에 관한 동적특성을 기억할 수 있는 순환구조 오류역전파 신경회로망을 이용하여, 임의 길이의 패턴을 인식할수 있도록 하였다. 뉴런들 사이의 순환연결 토폴로지는 은닉층에서 각 뉴런이 self-recurrent 연결을 가지며, 입력층은 문맥버퍼를 사용하여 망의 성능을 높이도록 하였다. 그리고 학습과정은 매전방향 전파때 마다 역방향 전파를 하며 이때 역방향 전파되는 학습량은 목적함수에 의하여 조절된다. 위와같이 고안된 망을 이용하여 프레임의 길이가 가변적인 음절을 인식하는 문제에 응용하였다.