• 제목/요약/키워드: TDNN bank

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Application of Neural Network Scheme to Performance Enhancement of Rheotruder

  • Kim, Sung-Ho;Lee, Young-Sam;Diaconescu, Bogdana
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제5권2호
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    • pp.114-118
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    • 2005
  • Recently, in order to guarantee the quality of the final product from the production line, several equipments able to examine the polymer ingredients' quality are being used. Rheotruder is one of the equipments manufactured to measure the viscosity of the ingredient that is an important factor for the quality of final product. However, Rheotruder has nonlinear characteristics such as time delay which make systematic analysis difficult. In this paper, in order to enhance the performance of Rheotruder, a new scheme is introduced. It incorporates TDNN (Time Delay Neural Network) bank and Elman network to get a right decision on whether the tested ingredient is good or not. Furthermore, the proposed scheme is verified through real test execution.

한국어 연결단어의 이음소 인식과 어절 형성에 관한 연구 (A Study on the Diphone Recognition of Korean Connected Words and Eojeol Reconstruction)

  • 김경선;정홍
    • 한국음향학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.46-63
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    • 1995
  • 본 논문에서는 시간지연신경망을 이용한 한국어 무제한 어휘 연결단어 인식 시스템에 대해 기술하였다. 인식단위로는 인접한 두음소의 천이과정을 포한하는 이음소 (diphone)를 사용하였으며 그 개수는 329개이다. 한국어 연결단어 인식과정은 음성신호의 특징 추출 과정, 이음소 인식과정과 후처리 과정의 세 단계로 구분된다. 특징 추출 단계에서는 입력 음성의 이음소 구간을 분리하여 16차의 필터밸크 (filter-bank) 계수를 구한다. 이음소 인식은 3단계의 계층적 구조로 이루어졌으며 총 30개의 시간지연신경망을 이용해 이음소를 인식한다. 특히, 사용된 시간지연신경망은 인식률을 높이기 위하여 기존의 시간 지연신경망 구조를 변경하였다. 후처리 단계는 음소 천이확률과 음소 혼동확률을 이용한 이음소 오인식 수정과정과 인식된 이음소를 결합하여 어절을 형성하는 과정으로 이루어진다.

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