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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 봄 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
1993.4
수록면
871 - 874 (4page)

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음성은 시간적인 길이의 변화가 심하고 시간 지연에 따른 파형의 변화가 크기 때문에 음성 인식 시스템은 이러한 변동을 최소화하고 정규화하는 기능을 갖추고 있어야 한다. 음성이 갖고 있는 이와 같은 문제점들은, 신경망이 가지는 높은 병렬성과 학습 능력, 시간 왜곡의 해결 능력등을 이용하여 어느 정도 해결되기 때문에 신경망을 이용한 음성 인식 연구가 활발하게 수행되고 있다.
일반적으로 신경망 구조를 이용한 음성 인식에서는 새로운 패턴을 추가하고자 할 때, 신경망 구조 자체를 변경하고 처음부터 새로 학습을 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 새로운 패턴이 추가될 때 여분의 노드를 사용하여 신경망을 성장시키는 확장된 신경망 GTDNN을 제시하고, 한국어 단독 숫자음 인식 실험을 하였다. 또한, 효과적인 재학습을 위해 초기 학습 데이타에 유클리디안 거리 정보를 이용하여 선정한 재학습 데이타를 추가하였는데, 그 결과 새로 추가되는 패턴이 기존의 패턴과 독립적인 경우에 더욱 그 인식률이 높아졌고 학습 시간 또한 짧아졌다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 확장된 신경망 모델 - GTDNN

Ⅲ. 숫자음 인식에의 응용

Ⅳ. 결론 및 연구 방향

참고 문헌

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