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研究生:林建全
研究生(外文):Gen_Chen Lin
論文名稱:時空型神經網路之特性及研究
論文名稱(外文):The Research of Spatiotemporal Neural Networks
指導教授:王榮華
指導教授(外文):Jung-Hwa Wang
學位類別:碩士
校院名稱:國立海洋大學
系所名稱:電子工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1993
畢業學年度:81
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:時空型樣語音訊號線性預測編碼倒頻譜參數時空型神經網路
外文關鍵詞:spatiotemporal patternspeech signalLinear Predictive Code
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時空型神經網路能夠掌握一連串資訊的前後順序所代表的訊息, 並且利用
來做時空型樣辨識. STNN 基本動作原理可以分成時序部份及空間部份.所
謂時序部份係以型樣的先後順序的掌握為主, 而以網路中的時序聯結權重
的型式存在; 而空間部份則以特徵向量的樣本分類為重點, 在網路中就是
輸入權重向量.本文中的時空型神經網路模型係根據 Freeman 和 Hecht-
Nielsen 的方程式加以修改而成的, 主要的學習法則有二:第一為
Kohonen 的樣本分類學習法則, 用來做輸入權重調節;第二種是以Kosko/
Klopf的學習法則學習時序上的資訊.為了對 STNN 的特性有所瞭解, 本文
以語音訊號為時空型樣本進行辨識模擬, 並且由能量頻譜,LPC 參數及倒
頻譜參數分別為語音特徵參數進行辨識. 文中也對系統參數的調節做定性
的分析.

Recent advances in massivelly parallel neural networks have
made it plausible to use matched filter banks as pattern
classifiers for spatiotemporal pattern (STP) such as speech,
sonar,radar. This thesis begins with the introduction of
spatiotemporal neural network that implements a matched filter
bank which could process STP. The definition of STP is also
defined. For the purpose of better understanding of STNN,the
speech signal is chosen as example of STP for simulation of
speech recognition by STNN. Feature extraction of speech is
processed by three signal processing methords for comparison:
power spectrum,LPC and cepstrum. The STNN dynamic equation used
in the thesis was referenced from the books of Freeman and
Hecht-Nielsen, but we also modify the dynamic equation for
reasons explained in the thesis.The learning algorithms for
STNN we used in simulation are kohonen rule and kosko/klopf
learning rule, for spatial part and temporal connection part,
separately.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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