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研究生:蔡忠安
研究生(外文):Tsai, Chung-An
論文名稱:語者調適和正規化技術在語音辨認之初步研究
論文名稱(外文):A First Study on Speaker Adaptation and Normalization for Continuous Mandarin Speech Recognition
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:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:90
中文關鍵詞:語者調適語者正規化語音辨認
外文關鍵詞:Speaker AdaptationSpeaker NormalizationMLLR techniquespeech recognition
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本論文的研究重點在於國語連續語音辨認的語者調適和正規化技術.在語
者調適方面:對於每一位測試語者,以MLLR技術估計出其轉換矩陣,以調適
現有之不特定語者模型為最適合該測試語者之HMM模型.實驗結果顯示調適
後的辨認率較基本系統升高許多,而且隨著調適語料的增加,辨認率隨之而
遞增.在語者正規化方面:我們以MLLR技術所衍生出的三種方法達到語者正
規化的目的.方法一:訓練語者的特徵參數直接扣除由MLLR技術所估計出的
語者偏移量後重估HMM模型;方法二:訓練語者的特徵參數經由調適後的平
均值向量圓滑化後重估HMM模型;方法三:以MLLR技術對每一位訓練語者的
特徵參數估計出一轉換矩陣,特徵參數經轉換後重估HMM模型.實驗結果顯
示,由方法二所估計出的語者正規化模型最精確.其辨認率為62.62%比
SBR(54.91%)和CMN(56.96%)法的辨認率都高.
In this thesis, sspeaker adaptation and normalization for
continuous Mandarinspeech recognition are discussed. In speaker
adaptation, the MLLR technique isemployed to transform the SI
HMM models into a version, which is more suitablefor a new
testing speaker, using a small set of his/her utterances. In
speakernormalization, three schemes based on the MLLR techniques
are proposed to removespeakers'' personal characteristics from
the input speech signals in order totrain a set of speaker
independent HMM models. Experimental results showed thatthe
base-syllable recognition rate can be raised from 53.16% to
62.30% by theproposed speaker adaptation method using adaptation
data sets of 5 sentential utterances (about 30 seconds). The
proposed speaker normalization method isalso effective on
improving the recognition performance. The base-
syllablerecognition rate can be raised from 53.16% to 62.62%.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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