Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 盧文祥 | en_US |
dc.contributor.author | LU,WEN-XIANG | en_US |
dc.contributor.author | 李其昌 | en_US |
dc.contributor.author | 魏凌雲 | en_US |
dc.contributor.author | LI,QI-CHANG | en_US |
dc.contributor.author | WEI,LING-YUN | en_US |
dc.date.accessioned | 2014-12-12T02:06:38Z | - |
dc.date.available | 2014-12-12T02:06:38Z | - |
dc.date.issued | 1989 | en_US |
dc.identifier.uri | http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT782392036 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11536/54438 | - |
dc.description.abstract | 語音頻譜動態特徵和靜態特徵在語音辨認上,同樣扮演一個重要的特性,因為動態特 徵包含音素之間的轉移訊息。在這篇論文我們利用頻譜能量比例碼(SERC)的動態特徵 和靜態特徵組合,加上二元樹向量量化技巧建立一個多字彙的語音辨認系統。 為了提高系統的辨認速度,我們使用了一個快速的相似性字串比對器(PF474C),這個 比對器可以迅速地從參考資料庫中選出16個最相似的候選詞。然後計算測試詞和這些 候選詞的距離,距離最短者即為辨認詞。 我們利用上述方法做了一些實驗,對於多特定語者(multiple-speaker)和非特定語者 (speaker-independent) 之辨認,辨認率分別提高了2.1%和11.4% 。根據這些結果顯 示,利用SERC的動態特徵和靜態特徵組合,對於非特定語者語音驗辨認是非常有效的 。 | zh_TW |
dc.language.iso | zh_TW | en_US |
dc.subject | 語音頻譜 | zh_TW |
dc.subject | 動態特徵 | zh_TW |
dc.subject | 辨認 | zh_TW |
dc.subject | 國語語音 | zh_TW |
dc.subject | 語音辨認 | zh_TW |
dc.subject | 頻譜能量比例碼 | zh_TW |
dc.subject | 字串比對器 | zh_TW |
dc.subject | (SERC) | en_US |
dc.subject | (PF474C) | en_US |
dc.title | 利用語音頻譜動態特徵辨認國語語音 | zh_TW |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.contributor.department | 資訊科學與工程研究所 | zh_TW |
Appears in Collections: | Thesis |