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  • 檢索結果:共22筆資料 檢索策略: "鍾國亮".ccommittee (精準) and cadvisor.raw="古鴻炎"


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    1

    基於SURF特徵擷取與比對方法實作指靜脈辨識系統
    • 資訊工程系 /100/ 碩士
    • 研究生: 曾若涵 指導教授: 洪西進 古鴻炎
    • 在二十世紀電子資訊提供了人類便利的生活及人類零距離的地球村。在二十一世紀漸漸走向智慧科技生活,人類所追求的不在僅僅只是利用科技的到資訊,而是更進一步的利用將科技步入生活中。既然,科技與人類生活息息相…
    • 點閱:306下載:4

    2

    使用半音節單元挑選及HNM信號模型之國語歌聲合成
    • 資訊工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 何嘉康 指導教授: 古鴻炎
    • 論文採取半音節作為歌聲單元以降低文脈組合的數量,並且提出了一個對半音節作單元挑選之動態規劃演算法,而可在配合歌譜音符的音高、時長與文脈、頻譜之連續性的條件下,選出最適合的歌聲單元序列。在訓練階段,每…
    • 點閱:177下載:1

    3

    使用聲學特徵組合之歌唱聲與樂器聲識別
    • 資訊工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 鍾念佑 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文的目標在於分辨輸入的聲音片段屬於歌唱聲(含有歌聲)或是樂器聲(不含歌聲),研究焦點放於組合不同種類之特徵係數以找出最具有識別效果之特徵向量,在此採用的特徵係數包括梅爾倒頻譜係數、基週偵測特徵係…
    • 點閱:185下載:3

    4

    使用MGE訓練之HMM模型及全域變異數匹配之合成語音信號音質改進方法
    • 資訊工程系 /103/ 碩士
    • 研究生: 洪尉翔 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文採取新的HMM結構,即半段式HMM,而可在少量訓練語料的情況下,大幅提升合成語音的流暢性。此外,我們提出一種方法,將MGE準則之HMM訓練法與共振峰增強法或GV調整法作結合,來改善頻譜過度平滑…
    • 點閱:253下載:3

    5

    使用實數倒頻譜係數與隨機雙向邏輯之聲訊浮水印方法
    • 資訊工程系 /98/ 碩士
    • 研究生: 王識揚 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文提出一個在實數倒頻譜域(cepstrum domain)上,結合正負邏輯亂數序列與雜步跳躍之聲訊浮水印的藏入方法,不僅可提高藏入的位元量,並且可杜絕他人在未經授權的情況下作浮水印的取出或竄改。…
    • 點閱:169下載:4

    6

    使用半音節單元挑選與相位聲碼器信號模型之歌聲合成
    • 資訊工程系 /105/ 碩士
    • 研究生: 藍子杰 指導教授: 古鴻炎
    • 除了經由單元挑選來提升合成歌聲的自然度,本論文把重點放於合成歌聲音質與音色的維持,即希望讓合成歌聲的音色盡量靠近原唱者的音色,我們選擇以研究PV技術之信號分析與合成來達成目標。為了在升降歌聲單元的音…
    • 點閱:321下載:1

    7

    結合HMM頻譜模型與ANN抖音模型之國語歌聲合成
    • 資訊工程系 /102/ 碩士
    • 研究生: 林祐靖 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文嘗試結合HTS的頻譜HMM模型與ANN抖音模型,來建造一個顯著提升自然度之國語歌聲合成系統。在訓練階段,使用STRAIGHT去分析各音框的基頻,接著設計問題集,以使用HTS軟體來訓練音高HMM…
    • 點閱:240下載:3

    8

    用於語音合成之聲、韻母時長正規化與預測方法
    • 資訊工程系 /105/ 碩士
    • 研究生: 劉子揚 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文研究了聲、韻母時長之正規化方法,並且設計了特徵集給 Weka 軟體去建造分類迴歸樹,用以預測欲合成文句之聲、韻母時長, 希望結合兩者(時長正規化、分類迴歸之時長預測),以提升合成語音 在聲、韻…
    • 點閱:167下載:7

    9

    大詞彙客語語音辨識系統之初步研究
    • 資訊工程系 /95/ 碩士
    • 研究生: 許勝銘 指導教授: 古鴻炎
    • 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,…
    • 點閱:181下載:4

    10

    使用詞彙式大字符集之文本資料壓縮
    • 資訊工程系 /93/ 碩士
    • 研究生: 溫智旻 指導教授: 古鴻炎
    • 本論文研究基於詞彙式大字符集之文本資料壓縮方法,將中、英文檔案以詞彙為單位剖析出token,再對token以混合式預測模型或部分匹配預測模型來估算出現機率,接著以算術編碼對該機率編碼。我們也針對使用…
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