본 논문에서는 음소의 시간 구조 특성만을 다룬 일반적인 TSNN 방법에 음소의 주파수 대역 구조를 포함시킨 신경 회로망을 제안한다. 제안된 신경 회로망에 음소(아, 이, 오, ㅅ, ㅊ, ㅍ, ㄱ, ㅇ, ㄹ, ㅁ)을 학습시켜 인식을 수행한 결과, 시간 인자 특성을 입력으로 음소를 인식한 일반적인 TDNN 방법 과 TSNN 방법보다 본 논문에서 시간과 주파수 인자를 동시에 입력으로 수행한 신경회로망 방법이 약간 더 나은 인식 결과를 보였다.
This paper reports a new structure for phoneme recognition neural network. The proposed neural network is able to deal with the structure of the frequency bands as well as the temporal structure of phonemic features which used in the conventional TSNN. We trained this neural network using the phonetics (아, 이, 오, ㅅ, ㅊ, ㅍ, ㄱ, ㅇ, ㄹ, ㅁ) and the phoneme recognition of this neural network was a little better than those of conventional TDNN and TSNN using only temporal structure of phonemic features.
