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  • 檢索結果:共56筆資料 檢索策略: "資訊工程系".dept (精準) and cadvisor.raw="古鴻炎"


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    1

    用於語音合成之聲、韻母時長正規化與預測方法
    • /105/ 碩士
    • 研究生: 劉子揚 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文研究了聲、韻母時長之正規化方法,並且設計了特徵集給 Weka 軟體去建造分類迴歸樹,用以預測欲合成文句之聲、韻母時長, 希望結合兩者(時長正規化、分類迴歸之時長預測),以提升合成語音 在聲、韻…
    • 點閱:168下載:7

    2

    大詞彙客語語音辨識系統之初步研究
    • /95/ 碩士
    • 研究生: 許勝銘 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文嘗試以HTK裡HMM模型的相關程式模組為基礎,來研究建造一個初步的大詞彙客語語音辨識系統,當使用HTK的文法工具,作大量詞彙的直接辨識時,辨識速度非常緩慢,因此我們研究了一種兩階段的辨識作法,…
    • 點閱:183下載:4

    3

    洞簫聲合成系統之初步研究
    • /98/ 碩士
    • 研究生: 黃昇郁 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文的研究目標是,以HNM信號模型為基礎,加強原始HNM模型未考慮到的地方,以便發展一個能夠作洞簫聲合成的方法。在HNM參數分析方面,我們首先研究簫聲的聲譜特性,接著研究基頻的偵測的方法及諧波参數…
    • 點閱:90下載:1

    4

    用三階層是模組於偵測伺服器上的DDoS攻擊之研究
    • /94/ 碩士
    • 研究生: 黃冠錡 指導教授: 洪西進 王振興 楊昌彪 林勤經 柴惠珍 古鴻炎
    • 根據「2005年FBI計算機犯罪與安全調查」顯示分散阻斷式服務攻擊(Distributed Denial of Service Attack,簡稱DDoS)是列為第二名的網路攻擊。攻擊者本身並未入侵…
    • 點閱:201下載:2
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    5

    用於網路電話之多頻帶聲學迴音消除研究
    • /102/ 碩士
    • 研究生: 莊世昌 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文研究多頻帶聲學迴音消除的方法,並且製作成軟體模組,然後把先人的雜訊刪減模組及我們的迴音消除模組整合到Linphone網路電話軟體裡,用以提升網路電話的語音品質。關於多頻帶迴音消除的方法,我們基…
    • 點閱:291下載:3

    6

    國語雙字語詞聲調評分方法之研究
    • /94/ 碩士
    • 研究生: 孫世諺 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文針對國語雙字詞發音,發展可行的聲調評分方法,評分的處理分為兩個階段,第一階段作基週軌跡分析、音長和音高的正規化,以擷取出特徵參數,第二階段為評分模式,我們研究了類神經網路(ANN)模式以及統計…
    • 點閱:227下載:4

    7

    使用詞彙式大字符集之文本資料壓縮
    • /93/ 碩士
    • 研究生: 溫智旻 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文研究基於詞彙式大字符集之文本資料壓縮方法,將中、英文檔案以詞彙為單位剖析出token,再對token以混合式預測模型或部分匹配預測模型來估算出現機率,接著以算術編碼對該機率編碼。我們也針對使用…
    • 點閱:132下載:2

    8

    改進聲學特徵與歌曲比對方法於變造(音調/速度)歌曲檢索
    • /107/ 碩士
    • 研究生: 施孟寰 指導教授: 古鴻炎 陳冠宇
    • 我們研究了變造的查詢歌曲檢索資料庫歌曲之相關問題,輸入之查詢歌曲可能經過音調升降與播放速度改變的變造處理。關於聲學特徵,我們以前人的三頻譜頂點頻率值為基礎,研究了調性近似值估計及音高正規化的方法,來…
    • 點閱:270下載:8

    9

    使用CNN為基礎之特徵擷取器及複合分類器結構之音樂曲風分類
    • /107/ 碩士
    • 研究生: 易洋 指導教授: 古鴻炎 陳冠宇
    • 本論文研究了階層式及分類器混合這兩種複合式的分類器結構,用於提升音樂曲風分類之正確率。首先我們對輸入的樂曲分析出四種頻域特徵,分別是梅爾頻譜,梅爾倒頻譜,調變頻譜及打擊音效頻譜,作為基礎聲學特徵;然…
    • 點閱:349下載:10

    10

    結合HMM頻譜模型與PV信號模型之語音信號合成方法
    • /105/ 碩士
    • 研究生: 王皓 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文提出一種語音信號之合成方法,將相位聲碼器( Phase Vocoder, PV )為基礎之信號模型與HMM頻譜模型作結合,以改善HMM合成語音信號的音質,並且提升合成語音與原始錄音之間的音色…
    • 點閱:218下載:3