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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Phonetic Feature Discovery in Speech Using Snap-Drift Learning

verfasst von : Sin Wee Lee, Dominic Palmer-Brown

Erschienen in: Artificial Neural Networks – ICANN 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents a new application of the

snap-drift

algorithm [1]: feature discovery and clustering of speech waveforms from non-stammering and stammering speakers. The learning algorithm is an unsupervised version of snap-drift which employs the complementary concepts of fast, minimalist learning (

snap

) & slow

drift

(towards the input pattern) learning. The

Snap-Drift

Neural Network (SDNN) is toggled between snap and drift modes on successive epochs. The speech waveforms are drawn from a phonetically annotated corpus, which facilitates phonetic interpretation of the classes of patterns discovered by the SDNN.

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Metadaten
Titel
Phonetic Feature Discovery in Speech Using Snap-Drift Learning
verfasst von
Sin Wee Lee
Dominic Palmer-Brown
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Artificial Neural Networks – ICANN 2006

Print ISBN: 978-3-540-38871-5

Electronic ISBN: 978-3-540-38873-9

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11840930_99