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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳世達
研究生(外文):Chen, Shih-DA
論文名稱:應用音中仙中文聽寫機之全球資訊網語音輸入查詢系統
論文名稱(外文):A Speech Input Query System for Chinese Web Page Based on VenusDictate
指導教授:王駿發
指導教授(外文):Jhing-Fa Wang
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:電機工程學系
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:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:59
中文關鍵詞:音中仙中文聽寫機全球資訊網語音輸入查詢系統
外文關鍵詞:VenusDictateWorld Wild WebSpeech Input Query System
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本論文建立一套全球資訊網語音輸入查詢系統,使用者可以針對全球資訊
網中的資料做語音查詢,本查詢系統主要包含網路部份、語言模型部份、
語音辨認部份和查詢部份。在網路部份,本系統可以動態即時擷取網頁資
料並建立網頁關鍵詞模型。語言模型部份使用Viterbi演算法做斷詞,統
計網頁詞彙之 unigram 和 bigram 間的關係,並由事先統計好的查詢句
型建立網頁共通詞彙。語音辨認部份採用音中仙中文聽寫機為辨識核心,
首先由網頁詞彙和網頁共通詞彙做配單字詞和配詞,再由先前統計之網頁
unigram 和 bigram 配合全搜尋法和 BIGRAM語言模型做構句。此外,本
論文提出文法規則和修改部份的 BIGRAM 語言模型以加快系統的辨識速度
和提高辨識率。在查詢部份,本系統提出多種查詢句型供使用者查詢之用
,並可以輸出在網際網路瀏覽器或透過語音合成做輸出。在實驗方面,我
們以成大電機所和成大資訊所為測試網頁,分別對不同的網頁設計100個
查詢句型和100個網頁關鍵詞來做實驗,但辨識率和辨識速度依照網頁大
小而有所不同,實驗結果顯示:辨識率第一名至少93.1% 以上,前十名可
達 100 %,辨識時間平均 0.23 秒。
In this thesis, a Speech Input Query System for Chinese Web Page
is described. The user can query data on web page using speech
input. This query system includes a network part, a language
model part, a speech recognition part and a query part.In
network part, the system can get web page dynamically and build
keyword model of the web page. The language model part deals
with the ambiguity in segmenting sentence by Viterbi algorithm.
It caculates unigram and bigram information from vocabularies of
web pages, and builds common vocabularies of web pages from
query sentence. In the speech recognition part, we use
VenusDictate as the recognition kernel.It first builds
character-lattice and word-lattice using vocabularies and common
vocabularies of web pages, then finds the optimal word sequence
using full search and BIGRAM language model. In addition, we
propose a grammar rule and modifies part of BIGRAM language
model in order to speed up recognition time and increase
recognition rate. In query part, the system offers many syntax
for query, and the result can be displayed on web brower or
output by a TTS system.We use web page on NCKU EE and NCKU IIE
for test, and design 100 query sentences and 100 keywords for
expriments. The recognition rate and recognition time depends on
the size of web page. Experimental results show that the top one
recognition rate is 93.1%, top ten recognition rate is 100%, and
the average recogniton time is 0.23 second.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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