Automatic Recognition of Italian I-Set by Recurrent Neural Networks (Contributo in atti di convegno)

Type

• Contributo in atti di convegno (Classe)
• Prodotto della ricerca (Classe)

Label

• Automatic Recognition of Italian I-Set by Recurrent Neural Networks (Contributo in atti di convegno) (literal)

Anno

• 1993-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Alternative label

• P. Cosi, P. Frasconi, M. Gori, N. Griggio (1993)
  Automatic Recognition of Italian I-Set by Recurrent Neural Networks
  in Proceedings Secondo Workshop su reti neuronali per il riconoscimento della voce, Firenze, Italy, December, 10-11, 1992
  (literal)

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• P. Cosi, P. Frasconi, M. Gori, N. Griggio (literal)

Pagina inizio

• 149 (literal)

Pagina fine

• 161 (literal)

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• Cosi P., Frasconi P., Gori M., Griggio N. Automatic Recognition of Italian I-Set by Recurrent Neural Networks Proceedings Secondo Workshop su reti neuronali per il riconoscimento della voce Firenze, Italy December, 10-11, 1992 http://www2.pd.istc.cnr.it/Papers/PieroCosi/cp-NNW92.pdf (literal)

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• http://www2.pd.istc.cnr.it/Papers/PieroCosi/cp-NNW92.pdf (literal)

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• Second Workshop on Neural Networks for Speech Processing (literal)

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• 183 (literal)

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• ISTC CNR, UOS Padova P. Cosi Dipartimento di Sistemi e Informatica, Università degli Studi di Firenze, Via di S. Marta, 3 - 50139 Firenze (Italy) P. Frasconi, M. Gori Dipartimento di Elettronica ed Informatica Università degli Studi di Padova Via G. Gradenigo, 6 - 35100 Padova (Italy) N. Griggio (literal)

Titolo

• Automatic Recognition of Italian I-Set by Recurrent Neural Networks (literal)

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• Marco Gori (literal)

Abstract

• In order to prove the potential power of \"learning by examples\" paradigm for problems of Automatic Speech Recognition, an experiment is described, regarding an extremely difficult Italian phonetic recognition problem: the automatic discrimination of the so called Italian i-set: /bi/, /tSi/, /di/, /dZi/, /i/, /pi/, /ti/, /vi/ plus other two i-like stimuli /Li/, /si/. Auditory Modeling is used as front-end digital signal processing. Semi-automatic Multi-Level segmentation is applied to input speech stimuli. Recurrent Neural Networks trained by Extended Back Propagation for Sequences constitute the global recognition framework.. The achieved speaker independent mean recognition rate is around 65% which, given the effective difficulty of the present task, can be considered quite acceptable and promising. (literal)

Editore

• Edizioni LINT (Editore)

Prodotto di

• Institute of cognitive sciences and technologies (ISTC) (Istituto)
• Parlato e Comunicazione Multimodale (IC.P02.008.001) (Modulo)

Autore CNR

• PIERO COSI (Persona)

Insieme di parole chiave

• Keywords of "Automatic Recognition of Italian I-Set by Recurrent Neural Networks" (Insieme di parole chiave)

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• PIERO COSI (Persona)

Prodotto

• Institute of cognitive sciences and technologies (ISTC) (Istituto)
• Parlato e Comunicazione Multimodale (IC.P02.008.001) (Modulo)

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Insieme di parole chiave di

• Keywords of "Automatic Recognition of Italian I-Set by Recurrent Neural Networks" (Insieme di parole chiave)