A Study on the Phoneme Segmentation Using Neural Network

신경망을 이용한 음소분할에 관한 연구

In this paper, we proposed a method of segmenting speech signal by neural network and its validity is proved by computer simulation. The neural network Is composed of multi layer perceptrons with one hidden layer. The matching accuracies of the proposed algorithm are measured for continuous vowel and place names. The resulting average matching accuracy is 100% for speaker-dependent case, 99.5% for speaker-independent case and 94.5% for each place name when the neural network 1,; trained for 6 place names simultaneously.

본 연구에서는 신경망으로 음성신호를 음소분할 할 수 있는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 검토하였다. 제안된 신경망은 1개의 은닉층을 가지는 다층 인식자로 구성하였다. 실험결고 연속보음과 6개 지명음을 자료로 하여 종속화자인 경우 100% 독립화자인 경우 99.4% 그리고 6개 지명음을 동시에 학습하여 각 지명음에 대해 음소분할한 결과는 94.5%의 정합율을 얻었다.