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研究生:張起翔
研究生(外文):Chang, Chi-Hsiang
論文名稱:視窗九五上的國語單音節大詞彙辨認系統之製作
論文名稱(外文):An Implementation of Large Vocabulary Isolated Mandarin Word Recognition On Windows95
指導教授:陳信宏陳信宏引用關係
指導教授(外文):Sin-Horng Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:電信工程研究所
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:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:44
中文關鍵詞:辨認視窗九五視窗
外文關鍵詞:RecognitionWindows95WindowsWindow
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本論文是在視窗95的作業系統環境下,以聲霸卡作為聲音輸入的設備,不
附加DSP卡輔助計算,建構在配備Pentium-133個人電腦上的國語單音節大
詞彙辨認系統,採用遞迴式類神經網路辨認方法.研究的重點在於適當地
安排系統流程,利用錄音時間同步執行求取參數程序,並採用遞迴式類神
經網路配合有限狀態機,作音節邊界判定,以此控制系統的運作.在前處
理程序中,引入多工處理,使得平均每秒的語音資料,等待到辨認完成所
需的時間,由0.867秒減少到0.721秒,獲得16.7% 的改進.實驗結果是對
一到五字詞的辨認率分別是20.6%, 51.6%, 88.4%, 95.2%, 及100%.

The design and implementation of an RNN-based speech recognizer
forlarge-vocabulary isolated Mandarin word on a Pentium PC wih
SoundBlaster add-on card and Windows95 environment is present in
this thesis. It can be functionally divided into two parts: pre-
processingand word recognition. In pre-processing, a small RNN
is first used todiscriminate input speech from the background
silence. Driven by theoutput of th RNN, a finite state machine
is then used to determine all word boundaries. State-dependent
constraints are then added to eliminate some computations of
feature extraction. This can relievethe load of CPU. After
entering the state of the end of utternce, word recognition
using an RNN base-syllable recognizer and an RNN tone recognizer
is then performed to determine the best N candidatesof word. It
is noted that the pre-processing is run in real-time.So, an
average waiting time of 0.876 seconds for word recognitioncan be
achieved. Recognition rates of 20.6%, 51.6%, 88.4%, 95.2%
and100% are obtained for one- to five-syllabic words,
respectively.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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