檢索結果：共13筆資料 檢索策略： "Speech Recognition".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="語音辨識"
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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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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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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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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…
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本論文設計並實現一套機器人中文語音辨識系統。基於過去機器人語音辨識廣泛被使用的”動態時軸校正法(Dynamic Time Warping,DTW)”運算量太大問題，提出一個新穎的語音辨識設計 “…
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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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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…
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基於 Transformer 的模型在各大研究領域中都帶來了重大的創新，例如：語音訊號處理、自然語言處理和計算機視覺等。在 Transformer 被提出之後，基於注意力機制的端到端自動語音識別模型…
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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…
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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…