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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:郭士義
研究生(外文):GUO, SHI-YI
論文名稱:以頻譜分佈文字碼辨認國語連續語音
論文名稱(外文):Recognition of Mandarin speech with spectral distribution letter code
指導教授:魏凌雲魏凌雲引用關係
指導教授(外文):WEI, LING-YUN
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:電信研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1989
畢業學年度:77
語文別:中文
論文頁數:56
中文關鍵詞:頻譜能量分佈比例中文聲調語言辨認字彙雙音詞句型
外文關鍵詞:SERC
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此篇論文,我們利用頻譜能量分佈比例嗎(SERC)建立一個中文連續語音辨認系統。
這個參數不但簡單而且能夠充分地代表聲音的特性,同時也不需要很複雜的運算。由
SERC再進一步加以成為頻譜分佈文字碼(SDLC)。我們巷辨認所採用的字彙共有155
個,其中包括了56個單音字,905 個雙音字詞和45個參音詞。值得注意的一點是,我
們使用了一種特質相似程度比較器(PE74C ),這個硬體裝置可以依據我們輸入的文
字碼,協助我們由龐大的資料庫中選出一些與測試字碼最為相似的候選者,以便進一
步作字詞間的距離計算測量。這個機器使得我們必須作距離量測的資料量減少了數十
倍,因此不但加快了辨認的速度,也提高了辨認率。
在字彙辨認方面,可以看作是一種雙層濾網的程序。首先用PE474C比較SDLC間的相似
程度,再由編碼中挑選出16個最為近似的資料;第二步驟,計算測試字彙和這些候選
者的距離,退出距離值最小者作出為輸出結果。句子的辨認過程和字詞的辨認認方法
類似,利用人說話時字詞間短暫的無聲時距,先將句子切割成數個基本單位。再由中
文句子的結構編成句型碼,同樣用PE474C挑出一些句型碼較為近似的資料,作各個對
應單位的距離量測及最後決定。雖然905 個雙音詞的辨認率約其有64%,但155 個句
子的辨認率可以達到98%。這是因為中文語音的結構可以視為單音字,雙音詞及三音
詞簡等小單位所組合而成。利用此特點,中文連續語音辨認的實用性將較為可行。

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