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dc.contributor.author李庚達en_US
dc.contributor.author陳信宏en_US
dc.date.accessioned2014-12-12T01:15:15Z-
dc.date.available2014-12-12T01:15:15Z-
dc.date.issued2008en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#GT009513623en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/38473-
dc.description.abstract本系統使用的詞典具有六萬條詞彙,在動態規劃搜尋演算法上,使用雙連語言模型預查的方式,建立成連續語音辨識系統。在以Treebank為測試語料的實驗中,字元的辨識率可以超過85%,若改用TCC-300作為測試語料,雖然沒有辦法達到同樣高的辨識率,但仍然有一定水準,故可將本系統使用於一般非特定語者的應用上。 本文中除了簡單回顧常見的一些辨識方法外,將會詳細介紹本系統所使用的辨識方法,其相關的概念,以及實作時的各項細節;除此之外,會特別著重在語言模型預查的說明上,最後再以各種實驗數據作為依據,說明本系統的各項優缺點,並分析語言模型預查的效能,並提出系統可能的改善方向。zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject連續語音zh_TW
dc.subject語音辨識zh_TW
dc.subject動態規劃zh_TW
dc.subject語言模型zh_TW
dc.subject語言模型預查zh_TW
dc.subjectcontinuous speechen_US
dc.subjectspeech recognitionen_US
dc.subjectdynamic programmingen_US
dc.subjectlanguage modelen_US
dc.subjectlanguage model look aheaden_US
dc.title雙連語言模型預查之大詞彙連續語音辨識系統zh_TW
dc.titleBi-gram Language-Model Look-Ahead LVCSRen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department電信工程研究所zh_TW
Appears in Collections:Thesis


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