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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.12
- 수록면
- 1,262 - 1,267 (6page)
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EBF(Elliptical basis function) 신경망은 비선형 처리를 가능하게 하며, 잡음에 강하고 빠른 수렴을 하는 장점이있다. 또한 EBF는 설계가 간단하여 실시간 음성 구간 검출기(Voice Activity Detection, VAD)에 적용하기 용이하다. 따라서 전송 효율을 높이기 위해 사용되는 음성구간 검출기를 제안함에 있어 EBF 신경망을 이용하였다. EBF의 학습 알고리즘은 K-평균 클러스터링(K-means Clustering) 알고리즘과 선형 최소 제곱 방법(Least Mean Square error, LMS)을 사용하였다. G.729 Annex B 와 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용한 음성구간 검출기와 성능 비교에 있어서, G.729 Annex B 음성 검출기보다 70% 이상의 높은 성능개선을 나타냈고, RBF 신경망을 이용한 음성구간 검출기 보다 비음성 구간에서 50%정도의 높은 효율을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 음성 구간 검출기
Ⅲ. 실험 및 성능분석
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Gersho A. and Paksoy E. “An Overview of Variable Rate Speech Coding for Cellular Networks”, IEEE Conf. Selected on Topics Wireless Commun, Vancouver, pp.172-175. 1992,
Jacek M. Zurada, “Introduction to Artificial Neural Systems”, West Publishing Company , 1992
Ikedo, J. “Voice Activity Detection Using Neural Network”, IEICE Trans. Commun., Vol. E81-B, No. 12, pp.2209-2513, 1998
S.Renals, “Radial basis function for speech pattern classification,” Electron. Lett., vol. 25, no.7, pp.437-439, 1989.
Y.Lee, “Handwritten digit recognition using K-nearest-neighbor, radial basis function, and back propagation networks”, Neural computing, vol. 3, no.3, pp. 440-449, 1991
Jacek M. Zurada, “Introduction to Artificial Neural Systems”, West Publishing Company , 1992
Ikedo, J. “Voice Activity Detection Using Neural Network”, IEICE Trans. Commun., Vol. E81-B, No. 12, pp.2209-2513, 1998
S.Renals, “Radial basis function for speech pattern classification,” Electron. Lett., vol. 25, no.7, pp.437-439, 1989.
Y.Lee, “Handwritten digit recognition using K-nearest-neighbor, radial basis function, and back propagation networks”, Neural computing, vol. 3, no.3, pp. 440-449, 1991
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