본 연구에서는, Ohotomo 등이 모음의 학습과 인식을 위해 구성한 BP 구조 신경망의 학습을 위해 사용하였던 입력 패턴의 방법을 보완하여, 포만트 주파수의 대역폭을 고려한 측면값을 학습용 입력패턴에 두어 수렵 속도와 인식율을 높이고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법이 오인식율에서는 $30{\%}$정도의 감소와 수렴 속도며에서는 $7{\%}$의 증가를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.
In this work Ohotomo et al., neural network model for learning and recognizing vowels is modified in order to reduce the time for learning and the possibility of incorrect recognition. In this modification, the finite bandwidth of formant frequencies of vowels are taken into consider-ations in coding input patterns. Computer simulations show that the modification reduces not only the possibility of incorrect recognition by about $30{\%}$ but also the time for learning by about $7{\%}$.
