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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
나경민 (서울대 대학원 전자공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회 워크샵 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
발행연도
1994.1
수록면
166 - 171 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

1994

패턴분류기를 위한 최소오차율 학습알고리즘과 예측신경회로망모델에의 적용 ( A Minimum - Error - Rate Training Algorithm for Pattern Classifiers and Its Application to the Pattern Classifiers and Its Application to the Predictive Neural Network Models )
나경민 ,  임재열 ,  안수길 전자공학회논문지-B 1994.12 학술저널
Discriminative Training of Predictive Neural Network Models
나경민 ,  임재열 ,  안수길 한국음향학회지 1994.01 학술저널
음성인식기의 변별력있는 학습 알고리즘들
나경민 한국음향학회 워크샵 1994.01 학술대회자료
최소오차분류에 기초한 은닉제어 신경회로망의 변별력있는 학습 ( Discriminative Training of Hidden Control Neural Network Based on Minimum Error Classfication )
나경민 ,  임재열 ,  안수길 대한전자공학회 학술대회 1994.01 학술대회자료
예측신경회로망모델의 최소오차율 학습알고리즘 ( Minimum-Error-Rate Training Algorithm for Predictive Neural Network Models )
나경민 ,  임재열 ,  안수길 대한전자공학회 학술대회 1994.01 학술대회자료

1993

예측신경회로망 모델 음성인식기의 변별력있는 학습 알고리즘
나경민 한국음향학회 학술발표대회 1993.01 학술대회자료

초록· 키워드

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기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.

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