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저자정보
Jong Gwan Lim (KAIST) Sang-Youn Kim (Korea University of Technology and Education) Dong-Soo Kwon (KAIST)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
5,331 - 5,335 (5page)

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Due to temporal and spectral difference between speech and acceleration signal, the conventional End Point Detection (EPD) in automatic speech recognition cannot be directly applied to acceleration and threshold?based algorithms found in literatures are too heuristic to be accepted for automatic EPD. In this regard, for motion detection byacceleration, supervised learning in pattern recognition is proposed to discriminate a motion state and a non-motion statesimply. In succession of the previous research where we’ve concentrated on the feasibility test of the proposed approachand feature selection in general pattern recognition procedure, a new recognizer, Radial Basis Function network (RBF), is subsequently designed for the performance comparison with Multi-Layer Perceptron (MLP) which serves as a performance baseline. As a result, it is reported that the recognition rates variance between feature vectors is not significant in RBF while it is significant in MLP. In addition, recognition rates variance between subjects shows cleardifference statistically in the both ways but more serious in RBF. Finally it is concluded that MLP and RBF don’t make significant recognition rates difference and confirmed again that the sequence of the absolute 1st derivatives record comparatively more reliable and stable recognition performance.
#Signal Processing #Pattern Recognition #Man-Machine Systems

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PREVIOUS RESEARCH
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENT AND RESULT
5. DISCUSSION AND FURTHERWORK
REFERENCES

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