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[PDF] Top 20 客語文句轉語音及語音辨認之研究

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客語文句轉語音及語音辨認之研究

客語文句轉語音及語音辨認之研究

... 以 corpus-based TTS 為基礎的料庫的建立:目前 TTS 系統仍舊為 PSOLA-based 架構,主要原因是以目前料庫收錄的狀況仍不足以建立需要大量料的 corpus-based TTS 系統。我們在針對合成所收錄的料部分,針對四縣腔,我們請一 ... See full document

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使用特徵參數轉換之語音辨認與語者調適研究

使用特徵參數轉換之語音辨認與語者調適研究

... 宏老師讓我有機會進入處理實驗室。在陳老師王老師的指導下,從原本對 音信號處理的陌生到熟悉,從做事的沒有條理到按部就班,從不熟悉軟體言 到三天完成一個複雜程式…等,真的都要感謝老師您們。然而不只於學術上的進 步,在待人接物與處世上,你們也淺移莫化的給了我很多良好的典範。另外廖元 ... See full document

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口語語音辨認與韻律模式之研究(I)

口語語音辨認與韻律模式之研究(I)

... 主持人:王逸如 國立交通大學電信工程系 計畫參與人員: 江振宇、孫立諺、唐嘉俊 一、 中文摘要 本三年計畫針對國韻律模式做探討,以其建立一套國 ... See full document

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口語語音辨認與韻律模式之研究(II)

口語語音辨認與韻律模式之研究(II)

... PTSDN MCDC,並利用閱讀 (TCC-300)所建立 HMM 模型去做口 切割,接著利用上述切割位置產生口 HMM 起始模型,進而建立基本口 ... See full document

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中文連續語音辨認之進一步研究

中文連續語音辨認之進一步研究

... 表 框 與 各 狀 態 的 相 似 程 度 的 狀 態 觀 測 機 率 ( State Observation Probability),使用混和高斯模型(Mixture Gaussian Model)來表示。 訓練模型、估計參數時採用的方法則利用 Baum-Welch 參數估計法,從已知 狀態序列,根據移規則,推出每個框所屬的最佳口腔狀態,並重複估測直到 ... See full document

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中文連續語音辨認後處理之進一步研究

中文連續語音辨認後處理之進一步研究

... 室 封 巷 度 指 挑 架 柄 段 洲 流 派 盆 盅 省 科 缸 胎 軍 重 面 頁 首 乘 倍 個 剔 員 套 家 峰 席 師 座 扇 拳 捆 挺 旅 根 桌 格 株 班 砲 站 級 記 起 郡 針 院 陣 隻 副 匙 區 圈 國 堆 堂 堵 宿 帶 張 捲 捧 掛 排 捺 桿 桶 條 毫 球 瓶 畦 盒 眼 票 粒 紮 組 處 袋 通 連 部 章 頂 圍 場 壺 尊 幅 幀 掌 期 棟 棵 棒 棍 款 番 發 程 ... See full document

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國客雙語語音辨認

國客雙語語音辨認

... 本論文的完成另外亦得感謝中華大學的余秀敏老師大力協助。因為有你的體諒幫忙使 得本論文能夠更加完整。 此外,我要特別感謝性獸學長,獸哥在研究上給予我許多的幫助最後辛苦的幫我修改 論文,可以說沒有獸哥就沒有這篇論文了。接著要感謝的是合哥,合哥在研究的實做上給予 我許多建議幫助,讓我的實驗得以順利完成。感謝最佳助教阿德、愛嚇人的輝哥、酒吧王 ... See full document

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基於隱藏式馬可夫模型之客語文句轉語音系統

基於隱藏式馬可夫模型之客語文句轉語音系統

... 30 4.6 停頓預估 我們有了斷詞系統和 HTS 所訓練出的 HMM 模型後,在 TTS 系統實作時,仍然 需要停頓資訊的預估,才能合成出更加自然流暢的。我們分析料庫中音檔和其 對應的文字檔發現在文字的過程中,可以由文字直接預估的停頓位置;例 ... See full document

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使用有限狀態轉換器之漢語語音辨認系統

使用有限狀態轉換器之漢語語音辨認系統

... TCC-300 料庫建立,以隱藏式馬可夫模型呈現,用以描述發過程的狀態移現象和輸 出結果;言模型則由大量文字料庫先經過前級文字處理再以 n-gram 方式訓 練來得到詞與詞間相接的機率,由此來幫助識;在詞典挑選時,我們引 入資料檢索的 TF-IDF ... See full document

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中文大詞彙語音辨認之語言模型改進

中文大詞彙語音辨認之語言模型改進

... 由上表(表 5-14)可知,詞綴在第二級言模型中識效果亦有明顯的改善,可 比傳統方式增加 42 個詞綴被正確地識出來,另有 145 個 B 類此種錯誤存在。此外, 可發現詞綴在識上錯誤機會相對較小,TCC300 測試料中有 435 個詞綴,而利用 傳統式言模型即可得到 305 ... See full document

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基於加權有限狀態轉換器國語語音辨認系統之設計

基於加權有限狀態轉換器國語語音辨認系統之設計

... 選詞是建立言模型的重要一環,受限於記憶體的大小,無法將料中所有 的詞彙皆列入詞典中,因此應將有限數目的封閉類詞彙盡可能的收錄進詞典中, 而慎選數目無限的開放類詞彙,可以使選出的詞典在有限的數目達到更高的效率, 另外,詞彙還會受到時間、地點等等影響出現的頻率,例如前陣子受到鳥類傳播 流感病毒的關係,H7N9 這個詞彙頻頻的出現;若身處於印度,想必伊斯蘭教這 ... See full document

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國語語音辨認之實用系統發展 (III)

國語語音辨認之實用系統發展 (III)

... 有關雜訊補償通道補償強健式國 法,在前兩年計畫中,完成雜訊 切割、粗分類相似度補償法、強健式訓 練法、段式音量調適雜訊補償法、 粗分類式訊號偏移去除法,本年度則進一 ... See full document

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中文自發性語音辨認系統

中文自發性語音辨認系統

... 5.2.2 實驗結果討論 本研究在 4.4 節提出的方法主要概念是藉由韻律模型的幫助挑出最符合正確解答的候選 詞串,而在此因為切短句後有較高涵蓋率,因此我們首先觀察切完短句在第一級 所產生 Top-N 候選詞串。表 5.8 表 5.9 共舉出 5 個段例子 10 ,因為空間關係,我們只 ... See full document

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使用韻律信息之中文自發性語音辨認

使用韻律信息之中文自發性語音辨認

... 近年來朗讀式識已有相當不錯的效能,但自發性卻因為速較快、 法不規則、流不流暢等原因仍舊困難,本論文探討中文自發性研究重點 ... See full document

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考慮語速影響與詞綴構詞之中文語音辨認系統

考慮語速影響與詞綴構詞之中文語音辨認系統

... TCC300 料庫,發現慢速的檔有部分是因為者本身對於文 本的不熟悉性,導致某些字詞長度在者朗讀時過份被拉長,非者本身朗讀時的速度快慢, 同一個檔其者本身說話速度前後也並不一致。整體而言,TCC300 料庫對於本研究所探 ... See full document

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語音特徵與模型架構之選取對語音辨認之影響 李坤旺、李立民

語音特徵與模型架構之選取對語音辨認之影響 李坤旺、李立民

... 本研究嘗試尋找最佳特徵參數抽取方法選擇最佳隱藏式馬可夫模型架構,以獲得最佳識率。在模型架構選取中 ,我們分別探討與比較全字模型、聲韻母模型、音素模型性能。在第一部分的全字模型架構中,改變句子中的間隔音 ... See full document

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以加權有限狀態轉換器實現中文連續語音辨認

以加權有限狀態轉換器實現中文連續語音辨認

... 再來要感謝實驜室的博班學長們:第一個是甚麼都會的性獸,總會關心我的進度並 且跟我討論研究與程式上的缺失;然後是正在當兵中的合哥,不管是 linux 的問題或是 訓練模型的問題都給我很多指導;感謝希群學長跟我討論階層式言模型的實作與細節、 講話很幽默而且不知道我是碩二的輝哥、跑去開公司的 Barking 學長、去中研院才看得 到的阿德學長。還有就是跟我們一起奮戰的戰友們:街頭詵人的筆格胖、舞藝高超的智 ... See full document

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客語文句翻語音系統之實作

客語文句翻語音系統之實作

... 在 TTS 系統架構上,感謝阿德、希群學長,有學長帶領學到的東西真的很多, 還有從你們身上也學習到做人處事的觀念,謝謝你們。碩一學弟們,啟風、存智、 友駿、小傅、宏宇、獻文、銘彥、伯蒼、胤賢,在面試國防役還好有你們在幫忙, 不然會真的忙不過來,跟你們打球、玩賽車遊戲真的很過癮。碩二的同伴們,強者 國興,實驗室有了你真的不一樣,謝謝你不耐煩的教我程式,讓我進步許多,老人 ... See full document

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語音辨認模組設計及應用

語音辨認模組設計及應用

... In this paper, we propose the use of a speech recognition chip to develop a stand-alone speech recognition module and create the design interface for an application program.. In this [r] ... See full document

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台語語音辨識與文字處理之研究

台語語音辨識與文字處理之研究

... 其中較易識成基本韻母的入聲韻母是{eh,ek},{oah,oat},{uh,ut}分別較易識 為基本韻母{e},{oa}和{u},因此對於此類的入聲韻母可考慮將合併於相對應 的基本韻母,以期提高識率。 在台文句分析部份,之前並無考慮到拼音連寫與台文表示法不一的問題例 如:etang = e tang,在本論文裡我們採取英文字母最長的拼音為優先的規則製做 ... See full document

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