Le Reti Neurali sono un paradigma computazionale molto interessante per l'apprendimento ed il riconoscimento di particolari unità o charatteristiche del segnale vocale. Numerosi algoritmi fra cui quello denominato "Error back-propagation", sono stati proposti per l'apprendimento di queste strutture. Questo lavoro è integrato in un più completo sistema di riconoscimento in cui è stato proposto un nuovo paradigma basato sull'attivazione selettiva diun sistema di reti neurali guidato dalla morfologia del segnale in ingresso.Varie descrizioni di pattern energetici o spettrali attivano particolari reti neurali operanti differentemente. Le trasformazioni provocate dalla coclea, dalle cellule cigliate e dalle fibre nervose, danno luogo a pattern di risposta neurale le cui propriety differiscono in mode signivicativo dalle propriety delle rappresentazioni spettrali del segnale acustico. Conseguentemente, come front-end acustico del sistema l'analisi spettrale classica(FFT, LPC,..) è stata sostituita da un nuovo modello del sistema uditivo periferico recentemente sviluppato. I parametri in input elle varie reti neurali si devono quindi considerare come probabilità di attivazione neurale, in funzione del tempo, di gruppi di fibre nervose simili.
Riconoscimento automatico delle vocali: reti neurali e un modello del sistema uditivo
Cosi P;
1989
Abstract
Le Reti Neurali sono un paradigma computazionale molto interessante per l'apprendimento ed il riconoscimento di particolari unità o charatteristiche del segnale vocale. Numerosi algoritmi fra cui quello denominato "Error back-propagation", sono stati proposti per l'apprendimento di queste strutture. Questo lavoro è integrato in un più completo sistema di riconoscimento in cui è stato proposto un nuovo paradigma basato sull'attivazione selettiva diun sistema di reti neurali guidato dalla morfologia del segnale in ingresso.Varie descrizioni di pattern energetici o spettrali attivano particolari reti neurali operanti differentemente. Le trasformazioni provocate dalla coclea, dalle cellule cigliate e dalle fibre nervose, danno luogo a pattern di risposta neurale le cui propriety differiscono in mode signivicativo dalle propriety delle rappresentazioni spettrali del segnale acustico. Conseguentemente, come front-end acustico del sistema l'analisi spettrale classica(FFT, LPC,..) è stata sostituita da un nuovo modello del sistema uditivo periferico recentemente sviluppato. I parametri in input elle varie reti neurali si devono quindi considerare come probabilità di attivazione neurale, in funzione del tempo, di gruppi di fibre nervose simili.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
