檢索結果：共17筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="語音辨識"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
端到端語音辨識模型主要分為自迴歸 (Autoregressive)模型和非自迴歸 (Non-Autoregressive)模型。在近幾年的研究中，非自迴歸模型的表現除了已經超越自迴歸模型之外，兩者最…
2
連結時序分類(CTC)是一種結合動態規劃與深度學習的序列預測方法，其架構與傳統的隱馬夫模型相似，但複雜度較低、卻能獲致更佳的語音辨識效能。過去的研究雖驗證了此方法的有效，然而對於此架構能達到良好效能…
3
隨著人工智慧的蓬勃發展，語音辨識技術在人工神經網路的演進下大幅改善原有辨識的缺點且被應用在不同的市場中，根據不同研究機構的報告中指出語音辨識的技術、市場成長率、產值都將在近年內大幅成長，在2021年…
4
醫護專業人員花費大量精力和時間在文書處理上，用以紀錄患者的資訊。醫療語音辨識有助於醫療專業人員進行病歷登載、巡房記錄、診斷追蹤等。隨著深度學習的迅速發展，語音識別已取得了巨大進步，而深度學習將端對端…
5
自動語音辨識 (ASR，Automatic Speech Recognition) 技術於醫護情境中的應用將有助於醫師及護理人員快速進行病患診斷紀錄、病例紀錄、以及術後照護與巡房紀錄等。然而，以往語…
6
隨著智慧型手機的普遍，象徵嵌入式系統在生活中扮演著重要的角色，其後物聯網（Internet of Things，IoT）時代來臨，更多與生活息息相關的行動裝置產品也應運而生。 其中，擁有語音…
7
本論文改進傳統的語音濾波器無法消除中低頻雜訊與濾波器參數調整過高時會損害語音特色的缺憾，並將其應用在語音辨識上，然後以雙旋轉翼直昇機的音控來驗證設計結果。我們提出結合卡爾曼濾波器和模糊邏輯理論形成一…
8
本論文以GMM來塑模(modeling)各語者的聲學特性，然後使用三種不同的距離量測，來計算基於pseude-divergence的GMM模型之間的距離。接著，分別實驗k-means分群法和樹狀結構…
9
關鍵詞檢測系統是智慧裝置中重要的人機互動媒介。然而，要求關鍵詞檢測模型在少量參數的情況下，依然擁有著強健的性能表現，是非常具有挑戰性的。因此，在本論文中，我們設計了一個新穎的輕量化關鍵詞檢測模型-C…
10
本論文中，採取MFCC係數作為特徵參數，以隱藏式馬可夫模型作為聲學模型，再以維特比搜尋法計算機率值。為了簡化及減少運算量，我們研究了一些把浮點運算轉換成定點運算的作法。此外再把隱藏式馬可夫模型中的變…