檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "語音辨識".ckeyword (精準) and cdept.raw="資訊工程系"
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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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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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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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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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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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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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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…