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第四章 特徵參數補償法之相關改進

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Academic year: 2021

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表 4-2  群集式為基礎之多項式擬合統計圖等化法中使用不同分群數與搭配不同 多項式階數的辨識結果  乾淨語料訓練模式 1 2 3 4 5 6 32 20.70 20.36 19.84 19.80 19.75 19.73 64 20.29 20.00 19.49 19.44 19.37 19.35 128 18.95 18.71 18.24 18.21 18.20 18.19 256 17.82 17.60 17.33 17.32 17.27 17.43 512 16.84 16.58 16.36 16.4
表 4-3  群集式為基礎之多項式擬合統計圖等化法中以 1024 分群數搭配 3 階多項 式轉換函數的辨識結果  平均字錯誤率(%) 訊噪比 地下鐵 人聲 汽車 展覽會館 餐廳 街道 機場 火車站 地下鐵 街道 Clean 1.04 1.06 1.25 1.02 1.04 1.06 1.25 1.02 1.04 1.09 20dB 2.30 1.75 1.70 2.34 1.78 2.39 1.91 1.85 2.52 3.36 15dB 3.99 2.63 2.51 3.39 2.76 3.14 2.59
表 4-5  群集式為基礎之多項式擬合統計圖等化法結合不同語音特徵參數的辨識 結果  乾淨語料訓練模式 32 64 128 256 512 1024 19.73 19.35 18.19 17.27 16.36 15.41 19.63 18.69 17.61 16.74 15.89 15.07 18.40 17.55 16.60 15.40 14.70 13.68 17.78 17.13 16.72 15.57 14.76 13.96異質性線性鑑別分析倒頻譜係數(Log_E)倒頻譜係數(C0)平均字錯誤率(%

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