檢索結果：共23筆資料 檢索策略： "語音辨識".ckeyword (精準)
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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…
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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…
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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，…
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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…
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語音辨識系統是將語音自動轉譯為文字的技術。像是 Google、Siri與百度等語音辨識系統主要是針對泛用情境下的語音內容作辨識，然而，在面向特定專業情境，如護理交班之對談語音時，因語音中的特殊的詞彙…
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自動語音辨識模型（Automatic speech recognition, ASR）的目的是將語音訊號轉換為對應的文字，其對聲學的特徵和文字的前後文意有著很強的學習能力才能夠整合語音與文字兩個模態…
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使用嘴形影像特徵輔助語音辨識系統，在噪音干擾的環境中，提供抵抗噪音的能力，具有顯著的效果。但是，在一般多詞彙的辨識裡，單純使用嘴形影像特徵，並無法達到應用上可以接受的效能。嘴形影像特徵雖然帶有和語音…
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近年來自動語音辨識系統(automatic speech recognition, ASR)被廣泛運用於各類電腦系統中，作為人類和機器之間的重要溝通管道，現今為了改善ASR的準確度，有兩類流行的後處…
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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…
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針對中文醫療語音辨識技術，本論文從資料為中心的觀點 (data centric)，按 照機器學習的開發與佈署 (MLOps) 的流程進行研究。首先是資料集的淨化：校 正先前誤標示的文本 ChiMeS…