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李海根,李丙鎬 漢陽大學校 工學技術硏究所 1999 工學技術論文集 Vol.8 No.1
본 논문에서는 한국어 모음인식을 위한 시간지연신경망의 학습속도 향상에 관한 새로운 방법을 제시하였다. 학습환경과 실험환경이 다를 때 인식율을 높이기 위해 신경회로망을 이용한 음성인식시스템은 재학습을 시켜야만 한다. 따라서 신경망을 이용한 음성인식시스템에서는 학습시간을 단축시키는 일이 매우 중요하다. 신경회로망의 학습시간이 연결수에 많은 영향을 받기 때문에 연결수를 줄임으로서 학습시간을 줄일 수 있다. 특히, 시간지연신경망은 연결수가 많기 때문에 학습시간이 매우 오려 걸린다. 시간지연신경망의 연결수를 줄이기 위해 지연요소 크기를 변화시키는 방법을 제안하였다. 지연요소를 두배이상 변화시킬 때 시간지연망의 연결수는 크게 줄어 들었다. 한국어 모음 /아/, /이/, /오/를 대상으로 한 인식실험에서는 지연요소를 변화시키기 전보다 인식율이 다소 떨어졌다. 그러나 인식율이 떨어지는 정도는 연결 수가 줄어드는 것에 비해 상대적으로 작았다. In this paper, We propose a new method to reduce the training time of Time-Delay Neural Network(TDNN) for recognition of Korean vowels. When the training and testing conditions are different, the speech recognition system using neural network is necessary to be retained in order to achieve better performance. The training time of neural network is affected by the number of connections, and thus it is important to reduce the number of connections. Because of many connections, the speech recognition system using the original TDNN needs a long training time. To reduce the number of connections in the TDNN, we propose the length of delay diversification (LDD) method and in which the length of delay in the TDNN is changed. To verify the decrease of the number of connections, we change the delay by two, three times. When we change the delay by two times, the number of connections in the TDNN can be reduced by about 20%. As a recognition task, the phoneme recognition of /a, /i/ and /o/ was experimented. As the result of the LDD method, the accuracy of recognition is slightly decreased.