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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃英峰
研究生(外文):Huang Eng-Fong
論文名稱:中文語音辨認的快速多候選音搜尋法則之研究
論文名稱(外文):A study on fast multiple candidate search algorithms for Mandarin speech recognition
指導教授:王小川王小川引用關係
指導教授(外文):Wang Hsiao-Chuan
學位類別:博士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:電機工程研究所
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:1994
畢業學年度:82
語文別:英文
論文頁數:111
中文關鍵詞:中文語音辨認多候選音搜尋法則維特比搜尋法則隱藏式馬可夫模式
外文關鍵詞:Speech recognitionSearch algorithmViterbi search algorithmHMM
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目前廣為大家所用較有效率的搜尋法則均為只能找出一個與測試音最像的
答案,但是很多語音辨認的應用,存在有比語音信號更多的訊息,例如文
句的語法、語意等可以利用。一種可以利用比語音信號更多的訊息來提高
整體辨認率的方式是多級式的辨認架構,此架構的第一級是具有可以搜尋
出多候選音能力的語音辨認器,第二級則是具有處理語法、語意規則能力
的語言處理器,它可以利用語法和語意的限制,從多候選音中選取最佳的
答案。經過這樣的處理方式,可以得到比一級式只用語音信號且只能提供
一個答案的系統更高的辨認正確率,多級式的辨認架構,首先需要一個比
對效率很高的多候選音搜尋法則,不然會抵消提高辨認正確率的好處。在
本研究裡,我們針對中文語音的特性,提出適用在不連續及連續國語單音
辨認的快速多候選音搜尋法則,我們所提出的多候選音搜尋法則有很高的
搜尋效率,例如在連續國語單音辨認中,用直接式的枝狀格式搜尋法則找
出前十名與測試音最相似的可能答案所花的計算量,只比用傳統維特比搜
尋法則找出一個最相似答案所花的計算量稍多。另外,我們提出的新法則
:間接式的維特比平行回溯法則,可以比傳統的分段後識別法則用更少的
反應時間延遲得到多候選單音表。這些快速多候選音搜尋法則也可以在不
連續國語多音節大詞彙語音辨認及大詞彙連續語音中關鍵詞淬取的應用中
,代替原先需要很多計算的以整個詞為比對單位的搜尋法則,更快速、更
有效率的搜尋出最佳的辨認答案。
In this dissertation we present a series of studies on fast
multiple candidate search algorithm for Mandarin speech
recognition. The scope of the studies in this dissertation
covers the tasks of isolated Mandarin syllable recognition,
continuous (connected syllable) Mandarin speech recognition and
isolated large-vocabulary Mandarin polysyllabic word
recognition. The algorithms we proposed not only have a better
efficiency in searching for top-1 candidate than the normal
search algorithm, but also are able to get top-N candidates
with a very little computational overhead. These fast multiple
candidate search algorithms can also be applied to the tasks of
isolated large vocabulary Mandarin polysyllabic word
recognition and keyword spotting to get a better efficient
search.
封面
目錄
一、緒論
二、語音辨認的樣本比對模式
三、不連續國語單音辨認的快速多候選音搜尋法則
四、國語連續音辨認的快速多候選音搜尋法則
五、不連續國語多音節大詞彙之快速辨認法則
六、結論
其他
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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