ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 紀要類
  2. 情報研究
  3. 第20号

有声破裂音の代表パターンの学習的決定と、その計算機シミュレーション

https://bunkyo.repo.nii.ac.jp/records/3202
https://bunkyo.repo.nii.ac.jp/records/3202
8d64aeeb-ead8-4b62-8ffb-22d20f168da0
名前 / ファイル ライセンス アクション
BKSJ200005.pdf BKSJ200005.pdf (1.2 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2011-02-22
タイトル
タイトル 有声破裂音の代表パターンの学習的決定と、その計算機シミュレーション
タイトル
タイトル A Learning Method for the Determination of Prototypical Patterns of Voiced Affricates and its Computer Simulation
言語
言語 jpn
キーワード
主題 有声破裂音, 学習ベクトル量子化, 代表パターン, 知覚, パターンモデル, 再帰領域方程式, 不動点探索形認識, voiced affricates, learning vector quantization, prototypical pattern, perception, pattern-model, reflective domain equation, recognition of fixed-point searching type
資源タイプ
資源タイプ departmental bulletin paper
タイトル カナ
その他のタイトル ユウセイ ハレツオン ノ ダイヒョウ パターン ノ ガクシュウ ケッテイ ト ソノ ケイサンキ シミュレーション
著者 鈴木, 昇一

× 鈴木, 昇一

鈴木, 昇一

Search repository
前田, 英明

× 前田, 英明

前田, 英明

Search repository
著者
値 Suzuki, Shoichi
著者
値 Maeda, Hideaki
所属機関
値 文教大学情報学部
所属機関
値 文教大学情報学部
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 最小距離分類器、最大相関分類器、最近近傍分類器、不動点探索形構造受精多段階帰納推理の働きでパターン認識を行うシステムRECOGNITRONなどでは、典型としての代表パターンを中心とした緩やかなカテゴリを想定している。本研究では、9つの有声破裂音
/ba/, /be/, /bo/, /da/, /de/, /do/, /ga/, /ge/, /go/を全カテゴリ集合とする場合を想定し、この場合の代表パターンの集合Ωが、Kohonenの学習ベクトル量子化法を多少簡単化して得られたアルゴリズムを用いて決定されている。このアルゴリズムで使われる減少関数α(t)が新しく提案されている。得られた結果は人の耳で聞く限り、大旨良好である。
\n A minimum-distance classifier, a maximum-correlation classifier, a nearest neighbor classifier and RECOGNITRON (multi-stage inductive-inference recognition-system using structural fertilization transformations of fixed-point searching type) must postulate a gentle definition of each category having a prototypical pattern as a centroid.
 We adopt nine voiced affricates (/ba/, /be/, /bo/, /da/, /de/, do/, /ga/, /ge/, /go/) as a whole set of categories, and prototypical patterns in this case were determined by a simplified algorithm of the learning vector quantization LVQ proposed by Kohonen. A new decreasing function α (t) needed in this algorithm was used here. Its simulation result which reproduced the obtained voices by means of a speaker of personal computer Macintosh IIcx was to some extent satisfactory as long as we listened to them.
書誌情報 情報研究
en : Information and Communication Studies

巻 20, p. 77-95, 発行日 1998-01-01
出版者
出版者 文教大学
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 03893367
著者版フラグ
出版タイプ VoR
本文言語
値 日本語
ID
値 BKSJ200005
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-05-15 16:11:16.273426
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3