声道断面積関数を用いたニューラルネットワークによる数字音声認識
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概要
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This paper presents a new system for spoken Japanese digits recognition by a neural network using vocal tract shapes. The vocal tract shapes is a suitable parameter for synthesis or recognition. The vocal tract shapes are used for the neural network as input data. We first propose a simple method by which the vocal tract shape is directly estimated from speech waves. A three-layered neural network is used in our recognition system. The network learning algorithms utilized here are conjugate gradient(CG)algorithm and backpropagation(BP)algorithm. Finally, we show the recognition results to prove the effectiveness of our method, and we show that the CG algorithm has several advantages compared to the BP algorithm.
- 社団法人日本音響学会の論文
著者
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鎌田 弘之
明治大学理工学部電気電子生命学科
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鎌田 弘之
School of Science and Technology, Meiji University
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石田 義久
School of Science and Technology, Meiji University
-
石田 義久
明治大学理工学部電子通信工学科
-
鎌田 弘之
School Of Engineering Meiji University
-
衣笠 洋
School of science and Technology,Meiji Uneversity
-
衣笠 洋
School Of Science And Technology Meiji Uneversity
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