使用二元樹向量量化、隱藏式馬可夫模型的一個中文單字語音辨認系統

Abstract

論文所設計的非特定語者單字語音辨認系統，使用了線性預估編碼（LINEAR PREDCTION CODING），二元檥向量量（BINARY TREE VECTOR QUANTIZATION ），隱 藏式馬可夫模型（HIDDEN MARKOV MODEL ）等技術，目的訧是要在合理的辨認準確 度下，盡量縮短辨認時間和所佔的記憶空間，這樣，才能讓系統達到即時（REAL TIME）的要求及做到實用的目標。 除了技術的選擇外，論文也對計算機求值的方法作了考慮，例如：減少運算的次數． 將乘法經由取對數而化成加法等。此外，我們也做了實驗，結果令人相當滿意。