[특허]Speaker independent isolated word recognition system using neural networks

Speaker independent isolated word recognition system using neural networks 원문보기

IPC분류정보
국가/구분	United States(US) Patent 등록
국제특허분류(IPC7판)	G10L-005/06
출원번호	US-0238319 (1994-05-05)
우선권정보	IT-0000309 (1993-05-05)
발명자 / 주소	Albesano Dario (Pianezza ITX) Gemello Roberto (Turin ITX) Mana Franco (Turin ITX)
출원인 / 주소	CSELT-Centro Studi E Laboratori Telecomunicazioni S.p.A. (Turin ITX 03)
인용정보	피인용 횟수 : 21 인용 특허 : 0

초록 ▼

A speech recognition apparatus in which the speech signal is digitalized and subjected to special analysis, word end detection is effected by energy analysis of the speech signal and the recognition system utilizes a Markov model in combination with a neural network learning by specific training ste

대표청구항 ▼

A speaker independent isolated word recognition apparatus, comprising: digitizing means for digitizing a speech signal and subjecting the digitized speech signal to spectral analysis at constant temporal intervals using fast Fourier transform, to obtain an analysis result; means connected to said digitizing means for subjecting the analysis result to an orthogonal transformation to obtain cepstral parameters and a logarithm of a total energy contained in each temporal interval to yield characteristic parameters of the speech signal for each temporal interval; means for detecting word ends through an energy level of the respective speech signal; and a recognizer (RNA), in which complete words are modelled with Markov model automata of a left-to-right type with recursion on states, each of which corresponds to an acoustic portion of the word, and in which the recognition is carried out through a dynamic programming according to a Viterbi algorithm on all automata for finding one with a minimum cost path, which corresponds to the recognized word indicated at output (PR), emission possibilities being calculate with a neural network with feedback having parallel processing neurons, the neural network being trained by: initialization: a. initialization of the neural network with small random synaptic weights; b. creation of a first segmentation by segmenting a training of set words uniformly; iteration by: initialization of the training set with all the segmented words; random choice of a word not already learned; updating of synaptic weights wij for a word by applying a correlative training by varying a neural network input according to a window sliding from left to right on the word and supplying for every input window a suitable objective vector at an output, constructed by setting a 1 on the neuron corresponding to a state to which the input window belongs, according to the segmentation, and by setting 0 on all the other neurons; segmentation recomputation for the considered word, by using the neural network as previously trained, and performing a dynamic programming only with correct model; updating of the segmentation St+1; if there still are non considered words in the training set, repeat the random choice; recomputation of transition probabilities of automata; and if the number of iterations on the training set is greater than a maximum preset number NMAX, terminate or return to initialization of the training set.

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