檢索結果:共19筆資料 檢索策略: "Speech Recognition".ekeyword (精準)
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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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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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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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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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本論文介紹了多個膾炙人口的端到端語音辨識模型,從一開始出現的Connectionist Temporal Classification(CTC)模型、Recurrent Neural Network…
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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…