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      KCI등재

      역전파 학습 신경망을 이용한 고립 단어 인식시스템에 관한 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=A106725590

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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      본 논문은 음성신호의 실시간 저장법과 기존 표본 데이터에서 개선된 표본 데이터 방법을 제안하여, 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘을 이용한 고립 단어 음성인식 시스템에 대하여 연구하였다. 각 층의 노드 수 변화에 의한 기존 표본 데이터방식과 새로운 표본 데이터 방식에서의 인식률과 에러율 변화를 비교하였다. 본 연구 결과, 인식률은 95.1%를 얻었다.
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      본 논문은 음성신호의 실시간 저장법과 기존 표본 데이터에서 개선된 표본 데이터 방법을 제안하여, 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘을 이용한 고립 단어 음성인식 시스템에 대하여 연...

      본 논문은 음성신호의 실시간 저장법과 기존 표본 데이터에서 개선된 표본 데이터 방법을 제안하여, 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘을 이용한 고립 단어 음성인식 시스템에 대하여 연구하였다. 각 층의 노드 수 변화에 의한 기존 표본 데이터방식과 새로운 표본 데이터 방식에서의 인식률과 에러율 변화를 비교하였다. 본 연구 결과, 인식률은 95.1%를 얻었다.

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