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자료유형
학술저널
저자정보
김수훈 (부천대학 정보통신계열) 고시영 (경일대학교 전자정보공학과) 허강인 (동아대학교 전자공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제20권 제8호
발행연도
2001.1
수록면
12 - 18 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2001

회귀신경망 예측 HMM을 이용한 숫자음 인식에 관한 연구
김수훈 ,  고시영 ,  허강인 한국음향학회지 2001.01 학술저널

1996

신경망 예측 HMM을 이용한 음절 인식 ( Syllable Recognition Using Neural Predictive HMM )
김수훈 ,  심장엽 ,  고시영 외 2명 대한전자공학회 학술대회 1996.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다.
#예측형 회귀신경망 #하이브리드 네트워크 #회귀신경망 예측 HMM #Predictive recurrent meural network #Hybrid network #Recurrent neural predictive HMM

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