This paper is a study on the word recognition using neural network. A limited vocabulary, speaker independent, isolated word recognition system has been built. This system recognizes isolated word without performing segmentation, phoneme identification, or dynamic time wrapping. It needs a static pattern approach to recognize a spatio-temporal pattern. The preprocessing only includes preceding and tailing silence removal, and word length determination. A LPC analysis is performed on each of 24 equally spaced frames. The PARCOR coefficients plus 3 other features from each frame is extracted. In order to simplify a structure of neural network, we composed binary code form to decrease output nodes.
A speech recognition system for separately pronounced Korean digits is described. The system is composed of four stages ; parameter extraction, segmentation by voiced-unovied analysis, formant tracking and pattern matching. Digit speech is segmented into an unvoiced segment and/or a voiced one using ZCR and energy measurements, then to estimate the first three formant frequencies a relatively simple formant tracking scheme is applied to the raw formant data extracted from linear prediction spectra. Finally, pattern matching is made using dynamic programmig method. Recognition experiment is carried out for 150 digit utterences spoken by three male speakers, and recgnition rate 94 % is obtained.
Shape descriptors play an important role in systems for object recognition, retrieval, registration, and analysis. Seven well-known descriptors including MPEG-7 visual descriptors arebriefly reviewed and a new robust pattern recognition descriptor is proposed. Performance comparison among descriptors are presented. Experiments show that the newly proposed descriptor yields better performance results than Fourier, invariant moment, and edge histogram descriptors.
This paper proposes the method to recognize of time series data based on the chaotic feature extraction. Features extract from time series data using the chaotic time series data analysis and the pattern recognition process is using a neural network classifier. In experiment, EEG(electroencephalograph) signals are extracted features by correlation dimension and Lyapunov experiments, and these features are classified by multilayer perceptron neural networks. Proposed chaotic feature extraction enhances recognition results from chaotic time series data.
This paper analysis the Dynamic Time Warping algorithms for time normalization of speech pattern and discusses the Dynamic Programming algorithm for spoken Korean isolated digits recognition. In the DP matching, feature vectors of the reference and test pattern are consisted of first three formant frequencies extracted by power spectrum density estimation algorithm of the ARMA model. The major differences in the various DTW algorithms include the global path constrains, the local continuity constraints on the path, and the distance weighting/normalization used to give the overall minimum distance. The performance criterias to evaluate these DP algorithms are memory requirement, speed of implementation, and recognition accuracy.
The purpose of this paper is to develop the pattern recognition system with a 'Robust' concept to be applicable to flexible manufacture automation in practice. The 'Robust' concept has four meanings as follows. First, pattern recognition is performed invariantly in case the object to be recognized is translated, scaled, and rotated. Second, it must have strong resistance against noise. Third, the completely learned system is adjusted flexibly regardless of new objects being added. Finally, it has to recognize objects fast. To develop the proposed system, contouring, spectral analysis and Fuzzy ART neural network are used in this study. Contouring and spectral analysis are used in preprocessing stage, and Fuzzy ART is used in object classification stage. Fuzzy ART is an unsupervised neural network for solving the stability-plasticity dilemma.
The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.
본 논문은 GIS내 파티클에 의해 발생한 부분방전 신호에 대한 정량적 분석 및 상태에 따른 패턴인식에 관하여 설명하였다. GIS내 파티클의 상태를 4가지로 모의하여 각각의 경우에 부분방전 신호를 계측한 후 Ф-Q-N분포로 나타내었고, 다시 Ф-Q분포, Ф-Qm분포, Ф-N분포, Ф-N분포로 나타내었다. 각각의 분포는 통계적 연산자에 의해 정량화 하여 분석하였고, 또한 연산자들을 패턴인식을 위한 입력데이터로 이용하여 수행하였다. 그 결과 파티클의 상태에 따른 분포 형태는 파티클의 상태에 따라 서로 다른 특성을 나타냈었으며, 또한 뉴럴 네트웍을 이용한 패턴 인식의 결과는 약92〔%〕였으며 연산자들의 입력 데이터가 많을수록 더 정확한 결과가 나타났다.
A new method is proposed based on a hidden Markov model (HMM) to estimate and analyze battery states of health. Battery system health states are defined according to the relationship between internal resistance and lifetime of cells. The source data (terminal voltages and currents) can be obtained from vehicular battery models. A characteristic value extraction method is proposed for HMM. A recognition framework and testing datasets are built to test the estimation rates of different states. Test results show that the estimation rates achieved based on this method are above 90% under single conditions. The method achieves the same results under hybrid conditions. We can also use the HMMs that correspond to hybrid conditions to estimate the states under a single condition. Therefore, this method can achieve the purpose of the study in estimating battery life states. Only voltage and current are used in this method, thereby establishing its simplicity compared with other methods. The batteries can also be tested online, and the method can be used for online prediction.
A Study on Maternal Verbal Control Patterns and Children's Recognition against those. The primary objective of the material presented in this dissertation is the analysis of the maternal verbal control patterns. The major focus is given to the differences between maternal verbal control patterns and children's recognition against those. The purspoe of this study were; 1) to investigate the maternal verbal control patterns recognized by children according to their family and personal surroundings; 2) to investigate the verbal control patterns in mother's response according to the differences of family and personal surroundings; 3) to find the differences between children's recognition and maternal verbal control patterns; 4) How the maternal verbal control patterns recognized by children are? The materials of this study were 81(37; boys, 44; girl)) from kindergarten in Seou. The sample of age used in this study was 5 to 7 years old. The test about maternal verbal environment used the question sheet for reaction between mother and children by Gumperz. The kids got interviews with same questions as mothers with question sheet. The statistical tools used is the analysis of the data were frequency, crosstab, and t-test. The result of the study were summarized as follows; 1) The maternal verbal control patterns recognized by children had differences according to whether living with grand-parent or not. Living with grand-parent are more person-oriented than without grand-parent group. 2) The maternal verbal control patterns of mother response show the differences within mother's academic background, present situation of child, and parent's expection to child. The imperative verbal control pattern was more frequently used of low academic background who just fraduate the middle or high school. The personal verbal control pattern was more frequently used of high educational background's like university graduate or more educated group. 3) The differences between maternal verbal control patterns with children's recognition and with mother response is that mother responseis more person-oriented than children's. 4) The imperative verbal control pattern used command, verbal purnishment, and physical purnishment. the status-oriented verbal control pattern used univesal positional appeals and limited positional appeals. The person-oriented verbal control pattern used child-oriented cognitive affective appeals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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