テンプレートユニットを持つニューラルネットワークによる日本語音素の認識

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概要

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• The multi-layer perceptron (MLP) trained by a back-propagation(BP) algorithm produces a posterior probability. However, the MLP cannot reject input data of the categories that the training data set dose not include. On the other hand, if the threshold is defined, template-matching can reject the input data when the distance between input data and each template exceeds the threshold. In this paper, we present a template-matching neural network(TMNN), which has the characteristic of template-matching, and a Sub-Branch(SB) training algorithm. In order to confirm the effectiveness of the TMNN on phoneme recognition, we compared the result with the MLP, training by the BP algorithm.

• 社団法人日本音響学会の論文

著者

• 橋本 清

  The University Of Electro-communications

• 塩見 隆一

  The University of Electro-Communications

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