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자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Soo-Hoon (Department of Electronic Engineering, Dong-A University) Kim, Sang-Berm (Dept. of Information Technology Textile Polytechnic College) Koh, Si-Young (Dept. of Electronic Engineering Kyungil Univ.) Hur, Kang-In (Department of Electronic Engineering, Dong-A University)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제17권 제2호
발행연도
1998.1
수록면
26 - 30 (5page)

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In this paper, we compose neural network predictive HMM(NNPHMM) to provide the dynamic feature of the speech pattern for the HMM. The NNPHMM is the hybrid network of neura network and the HMM. The NNPHMM trained to predict the future vector, varies each time. It is used instead of the mean vector in the HMM. In the experiment, we compared the recognition abilities of the one hundred Korean syllables according to the variation of hidden layer, state number and prediction orders of the NNPHMM. The hidden layer of NNPHMM increased from 10 dimensions to 30 dimensions, the state number increased from 4 to 6 and the prediction orders increased from 10 dimensions to 30 dimension, the state number increased from 4 to 6 and the prediction orders increased from the second oder to the fourth order. The NNPHMM in the experiment is composed of multi-layer perceptron with one hidden layer and CMHMM. As a result of the experiment, the case of prediction order is the second, the average recognition rate increased 3.5% when the state number is changed from 4 to 5. The case of prediction order is the third, the recognition rate increased 4.0%, and the case of prediction order is fourth, the recognition rate increased 3.2%. But the recognition rate decreased when the state number is changed from 5 to 6.

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