Med ordigenkänning är en av de viktigaste punkterna att identifiera vokalfonerna. Vowel fonem används för att kombinera två eller flera konsonanta fonem i de flesta av de talade orden, och innebörden av orden ändras med byte av vokaler. Därför, för att känna igen ett ord, identifiering av vokal fonem är lika viktigt som identifiering av konsonant fonem. Detta papper beskriver en Artificial Neural Network (ANN) baserad algoritm utvecklad för segmentering av vokal fonemes av Assamese språk från några ord som innehåller dessa vokaler. Självorganiserande karta (SOM) tränas med olika antal iterationer används för att segmentera ordet i dess ingående phonemes. Senare, Probabilistic Neural Network (PNN) tränas med rena vokal fonem, används för att känna igen de specifika vokal segment från de sex olika SOM segmenterade fonem. En av de viktiga aspekterna av den föreslagna algoritmen är att den bevisar valideringen av den erkända vokalen genom att kontrollera dess första formande frekvens. Den första formande frekvensen av alla Assamese vokaler är förutbestämda genom att uppskatta pol eller formativ plats från den linjära förutsägelse (LP) modellen av vokaler. Den föreslagna algoritmen visar högre igenkänning prestanda i jämförelse med den konventionella Discrete Wavelet Transform (DWT) baserad segmentering.
Mousmita Sarma et.al REF beskrev en Artificial Neural Network (ANN) baserad algoritm för segmentering och erkännande av vokal fonemes av Assamese språk från orden som innehåller vokaler.
Segmentation and classification of vowel phonemes of assamese speech using a hybrid neural framework
{'venue': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'journal': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}