Redução do erro de classificação de redes neurais aplicada ao reconhecimento de fonemas multilocutor

AUTOR(ES)

Alexandre Girardi

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

01/01/1992

RESUMO

Neste trabalho foi desenvolvida uma camada de pre-processamento derivada de uma expansão de uma estrutura clássica de rede neural sem realimentação, que utiliza como algoritmo de treinamento o método de retropropagação do erro, aplicada ao reconhecimento de fonemas multilocutor. Esta camada de pré-processamento atua de forma que a rede possa determinar automaticamente o melhor conjunto de dados de entrada da rede, baseados em faixas de frequências, através dos erros propagados pela própria rede, de forma que esta não convirja para uma melhor classificação dos fonemas de entrada. Foram testadas para esse fim algumas estratégias associadas ao treinamento envolvido nesta camada de pré-processamento. Os experimentos condiziram ao desenvolvimento de uma estratégia capaz de reduzir o erro de classificação em média em 10% em relação ao obtido sem sua utilização.

ASSUNTO(S)

redes neurais reconhecimento de padrões reconhecimento de voz inteligência artificial computação

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