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저자정보
Jeon, Yong-Ku (Department of Computer Engineering Kwang-Woon University) Lee, Seong-Kwon (Department of Computer Engineering Kwang-Woon University) Yang, Jin-Woo (Department of Computer Engineering Kwang-Woon University) Lee, Hyung-Jun (Department of Computer Engineering Kwang-Woon University) Kim, Soon-Hyob (Department of Computer Engineering Kwang-Woon University)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회 학술발표대회 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
발행연도
1994.1
수록면
1,046 - 1,051 (6page)

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It is known that SOFM has the property of effectively creating topographically the organized map of various features on input signals, SOFM can effectively be applied to the recognition of Korean phonemes. However, is isn't guaranteed that the network is sufficiently learned in SOFM algorithm. In order to solve this problem, we propose the learning algorithm combined with the conventional K-means clustering algorithm in fine-tuning stage. To evaluate the proposed algorithm, we performed speaker dependent recognition experiment using six phoneme classes. Comparing the performances of the Kohonen's algorithm with a proposed algorithm, we prove that the proposed algorithm is better than the conventional SOFM algorithm.

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