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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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ㅥ ㅦ ㅧ ㅨ ㅩ ㅪ ㅫ ㅬ ㅭ ㅮ ㅯ ㅰ ㅱ ㅲ ㅳ ㅴ ㅵ ㅶ ㅷ ㅸ ㅹ ㅺ ㅻ ㅼ ㅽ ㅾ ㅿ ㆀ ㆁ ㆂ ㆃ ㆄ ㆅ ㆆ ㆇ ㆈ ㆉ ㆊ ㆋ ㆌ ㆍ ㆎ
Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      패턴구성에 따른 RPNN의 음성인식 성능비교 = Speech Recognition Capacity Comparision of RPNN by Pattern Composition

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      https://www.riss.kr/link?id=A2006680

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

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      In this paper, we use th RPNN as a non-linear predictor according to the time variation of a speech without an alignment procedure. We perform the recognition experiment of Korean 100 syllables based on RPNN
      In the experiment, we compare the recognition rates, by increasing the prediction order and the number of hidden(recursive) units, and by composing the pattern. When the prediction order is 3-rd order and the hidden units are 10 units, the recognition rates show better result than others. And when we compose the pattern as the method 2, they are far improved than the method 1.
      In the method 1, the highest recognition rate is 82.40% at the 4-th prediction order and the 10 hidden units. And in the method 2, it is 84.90% at the 3-rd prediction order and the 10hidden units, and it is improved at 2.50% than the method 1

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      In this paper, we use th RPNN as a non-linear predictor according to the time variation of a speech without an alignment procedure. We perform the recognition experiment of Korean 100 syllables based on RPNN In the experiment, we compare the recogni...

      In this paper, we use th RPNN as a non-linear predictor according to the time variation of a speech without an alignment procedure. We perform the recognition experiment of Korean 100 syllables based on RPNN
      In the experiment, we compare the recognition rates, by increasing the prediction order and the number of hidden(recursive) units, and by composing the pattern. When the prediction order is 3-rd order and the hidden units are 10 units, the recognition rates show better result than others. And when we compose the pattern as the method 2, they are far improved than the method 1.
      In the method 1, the highest recognition rate is 82.40% at the 4-th prediction order and the 10 hidden units. And in the method 2, it is 84.90% at the 3-rd prediction order and the 10hidden units, and it is improved at 2.50% than the method 1

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