检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：姚信延中興大學

学位级别：碩士

本论文主是要探讨1390国语单字之辨识，本篇论文分成两部分，第一部分为辨识｢ㄅ｣､｢ㄆ｣､｢ㄉ｣､｢ㄍ｣爆塞音之辨识，第二部分利用权重式的KNN做全体之辨识。两部分都是要利用到梅尔倒频谱系数来求取特徵参数，再利用KNN最近邻距法辨识。在... 详细信息

本论文主是要探讨1390国语单字之辨识，本篇论文分成两部分，第一部分为辨识｢ㄅ｣､｢ㄆ｣､｢ㄉ｣､｢ㄍ｣爆塞音之辨识，第二部分利用权重式的KNN做全体之辨识。两部分都是要利用到梅尔倒频谱系数来求取特徵参数，再利用KNN最近邻距法辨识。在第一部分的实验中所讨论的参数有｢音框摆荡｣、｢特徵值维度｣、｢频率撷取起始点｣、｢音框取法｣、｢滤波器取法｣；本人最高辨识率达到94.9%。第二部分实验中所讨论的参数有｢母音取样点｣、｢音框摆荡｣、｢子母音权重｣、｢特徵值维度｣；本人最高之辨识率74.41%。

关键词：梅爾頻率倒頻譜係數 K-最近鄰居法

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利用共同向量法辨識中文母音及硬顎子音

利用共同向量法辨識中文母音及硬顎子音

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作者：洪瑞騰中興大學

学位级别：碩士

本篇论文主要是探讨1391个中文单音国字对於其母音和舌面子音之研究。首先主要利用梅尔频率倒频谱系数和转移梅尔频率倒频谱系数求出其特徵值，再利用K最近邻居法和共同向量法去建构其语音模型来进行比对，观察在不同的参数下如特徵值... 详细信息

本篇论文主要是探讨1391个中文单音国字对於其母音和舌面子音之研究。首先主要利用梅尔频率倒频谱系数和转移梅尔频率倒频谱系数求出其特徵值，再利用K最近邻居法和共同向量法去建构其语音模型来进行比对，观察在不同的参数下如特徵值维度、子音音框的个数、音框摆荡值等组合去比较何种组合会有较好的辨识率。此次实验的语音资料库是由七位不同语者和本人所录制的十组语音去做辨识，於第一部分利用K最近邻居法辨识舌面子音下特徵值维度为20、30，音框摆荡值为1，子音音框数为16、18下会有较佳的辨识率；在第二部分利用共同向量法母音取样点为512，特徵值维度为40，音框摆荡值为2的情况下会有较佳的辨识率，其最佳辨识率接近92%。

关键词： k最近鄰居法共同向量法梅爾頻率倒頻譜係數

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利用K最近鄰居法辨識中文單音及舌齒音的探討

利用K最近鄰居法辨識中文單音及舌齒音的探討

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作者：黃為成中興大學

学位级别：碩士

本篇论文主要目的是探讨特定语者在1391个所有中文单字中，对於子母音及舌齿音的语音辨识系统，首先所使用的特徵值主要为梅尔频率倒频谱系数以及均分倒频谱系数，再利用K最近邻居法当作辨识方法。实验中影响辨识率的实验因子有「音框... 详细信息

本篇论文主要目的是探讨特定语者在1391个所有中文单字中，对於子母音及舌齿音的语音辨识系统，首先所使用的特徵值主要为梅尔频率倒频谱系数以及均分倒频谱系数，再利用K最近邻居法当作辨识方法。实验中影响辨识率的实验因子有「音框数个数」、「音框取样值」、「特徵值维度」以及「音框摆荡值」等，在这些不同参数中找出最佳组合。本实验利用十一位特定语者以及本人录制的1391个所有中文单字进行辨识，一部分辨识舌齿音在子音音框数为20、特徵值维度为40、子音音框数为20及音框摆荡值为1时，会有最高的平均辨识率97.53%，另一部分辨识1391个所有中文单字在子音音框数为20、特徵值维度为40、子音音框取样值为128、母音音框取样值为512及音框摆荡值为2时，会有最高的平均辨识率84.76%。

关键词：梅爾頻率倒頻譜係數 K最近鄰居法

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基於權重式有限狀態機之中文大詞彙連續語音辨識介紹與中文語音辨識之挑戰

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电脑与通讯 2012年第145期 21-28页

作者：林奇嶽邱祺添涂家章

大词汇连续语音辨识为语音辨识技术的极致，以其为基础搭配语言理解与对话管理，能够发展出许多功能性和趣味性的智慧型应用和服务，提升人机互动的便利性。本文将介绍权重式有限状态机中文大词汇连续语音辨识系统几项必要的功能模组，... 详细信息

大词汇连续语音辨识为语音辨识技术的极致，以其为基础搭配语言理解与对话管理，能够发展出许多功能性和趣味性的智慧型应用和服务，提升人机互动的便利性。本文将介绍权重式有限状态机中文大词汇连续语音辨识系统几项必要的功能模组，内容涵盖声学特徵参数萃取、声学模型训练演算法、语言模型训练演算法、以及解译器架构。除此之外，尚会提及GALE计划里中文大词汇连续语音辨识系统的效能，以及中文辨识所要面对的特殊问题和挑战。

关键词：大詞彙連續語音辨識權重式有限狀態機梅爾頻率倒頻譜係數感知線性預測改良式聶氏平滑化中文

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基於梅爾頻譜質心倒頻譜係數之音樂聲紋辨識研究

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资讯科技国际期刊 2008年第2期2卷 18-31页

作者：謝維哲蔡偉和

随着网际网路的快速发展，音乐的传播日益无远弗届。当一首歌曲经过转录、传输以及下载之後，常已与原声CD之讯号差异甚大。如何利用某音乐片段找出资料库中相同出处的音乐文件乃是一项实用但深具挑战的问题。本论文利用统计参数模型化... 详细信息

随着网际网路的快速发展，音乐的传播日益无远弗届。当一首歌曲经过转录、传输以及下载之後，常已与原声CD之讯号差异甚大。如何利用某音乐片段找出资料库中相同出处的音乐文件乃是一项实用但深具挑战的问题。本论文利用统计参数模型化方式来分析比对讯号之异同，并提出一种特徵参数，称为「梅尔频谱质心倒频谱系数」(Mel Spectral Centroid Cepstral Coefficients, MSCCCs)以提升系统强健性。经由各种不同「讯号失真」版之参考样本与测试样本的交互比对实验，我们发现MSCCCs能较传统声学特徵，例如「梅尔频率倒频谱系数」(Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs)表现为佳。

关键词：音樂聲紋辨識統計參數模型梅爾頻譜質心倒頻譜係數梅爾頻率倒頻譜係數

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基于声纹之未知音乐档案辨识与分群研究

基于声纹之未知音乐档案辨识与分群研究

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作者：谢维哲国立台北科技大学

学位级别：硕士

随着网际网路的快速发展，音乐的传播日益无远弗届。当一首歌曲经过了无数次的转录、传输以及下载后，常已与原声CD之讯号差异甚大，档名或许也已经不可考。如何利用某音乐片段本身声纹的特征来找出资料库中相同出处的音乐文件，乃是一... 详细信息

随着网际网路的快速发展，音乐的传播日益无远弗届。当一首歌曲经过了无数次的转录、传输以及下载后，常已与原声CD之讯号差异甚大，档名或许也已经不可考。如何利用某音乐片段本身声纹的特征来找出资料库中相同出处的音乐文件，乃是一项实用但深具挑战的问题。本论文利用统计参数模型化方法高斯混合模型(Gaussian mixture models, GMM)，来分析比对讯号的异同，并探讨几种在音乐声纹辨识方面，常用且有效的声学特征参数，包括梅尔频率倒频谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients, MFCC)、频谱质心(Spectral Centroid, SC)和雷尼熵值(Renyi Entropy, RE)。我们成功地将两种各具特色的特征参数：梅尔频率倒频谱系数与频谱质心进行整合，成为一称作“梅尔频谱质心倒频谱系数”(Mel Spectral Centroid Cepstral Coefficients, MSCCC)之新的特征参数。经由各种不同“讯号失真”版之参考样本与测试样本的交互比对实验，证实MSCCC对于处理各种常见的失真强健性更佳。除了辨识音乐片段的来源以外，我们也探讨未知歌曲的自动分群问题，期望在未经整理的资料库中找出属于相同来源的歌曲与不同来源的歌曲，分群加以区隔。我们先利用统计参数模型化方法与声学特征参数撷取进行音乐片段间之相似性量测，目标是希望对于出自同一首歌曲但历经不同失真型态的音乐片段能彼此有较高的相似性，接着利用阶层式分群方法将相似性高的音乐片段合为一群，相似性低的音乐片段分为不同群。实验结果证实本论文所提出之方法的可行性。

关键词：音乐声纹辨识高斯混合模型梅尔频率倒频谱系数频谱质心梅尔频谱质心倒频谱系数阶层式分群方法

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適用於語者年齡層分類之特徵參數探討

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电脑与通讯 2006年第116期 49-54页

作者：林奇嶽黃泰惠

在自动语音对话系统的应用中，从语音信号侦测使用者的年龄层分类可提供智慧型应答所需的重要参考资讯。此外，由於一般语音辨识系统的声学模型大多取自於青壮年语者，当面对的使用者是儿童或老年人时，会因声学模型的不匹配造成语音辨... 详细信息

在自动语音对话系统的应用中，从语音信号侦测使用者的年龄层分类可提供智慧型应答所需的重要参考资讯。此外，由於一般语音辨识系统的声学模型大多取自於青壮年语者，当面对的使用者是儿童或老年人时，会因声学模型的不匹配造成语音辨识率的下降。若能在进行语音辨识前事先知晓使用者的年龄，再载入适当的声学模型或者进行语者调适，将可以有效降低语音辨识系统因模型不匹配所造成的辨识错误。本篇文章中，特徵参数取自於梅尔频率倒频谱系数(MFCC)、差分化梅尔频率倒频谱系数(ΔMFCC)和共振峰频宽，并利用高斯混合模型建立青壮年族群和老年族群两大年龄层的统计模型。实验结果显示，利用所提出的特徵参数作为年龄层分类的依据，可以得到很好的年龄层分类结果。

关键词：語者年齡層分類高斯混合模型梅爾頻率倒頻譜係數共振峰頻寬

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