路(Deep Neural Network, DNN)取代之。而以DNN建構的聲學模型,在訓練的過程中,必須使用大量的語料,對於不同的發聲才能有較佳的辨識結果。由於語音為時序 間隔10ms ,其中的15ms重疊(0verlap)部分是為了避免音框訊號間的差異過大,以及保有音框訊號之連續性。由於語音訊號在發聲過程中,會受到聲帶及嘴唇所造成的發散衰減效
中,一句話的解碼會參考兩種分數,聲學模型會根據聲音上的相似度,給定分數來完成音素序列,而語言模型則是幫助系統判斷詞與詞之間的流暢度。語言模型的優劣在語音辨識系統中扮演著很重要 斷地做改善,這種隨時間不斷調適的系統,通常採用如圖 3.1 中的隱性貢獻機制。而本部分再來要討論的內容,便是落在隱性貢獻機制這個群力模式的光譜之內。3.2具具具備備
單一語言的文本輸入至生成器,產生大量語碼轉換的文本。• 更進一步地,當我們擁有足夠量之語碼轉換文本後,可將之用來訓練語言模型,以及應用至其他自然語言處理相關的任務。在本論文中 一種類神經網路,常應用於文字、聲音或影片此類具有連續性質的資料。前饋類神經網路將每一筆資料視為獨立,然而具連續性質的資料前後之間有先後順序的關係。遞迴式類神經網路在架構中加入
,人們可以在個人平台上發表任何跟使用者有關的訊息。除此之外,社群網路的一大特點正是朋友間的互動,朋友彼此間能夠互相留言,討論共同主題 [2] [3]。這樣的社群連結從現實生活中 LanguageModel, RNNLM) [4],其細節會在第二章詳細說明。個人化語言模型主要分為兩種方式,其中一種為基於特徵向量將通用使用者模型個人化 [5],另一種為基於模型轉換之
需的資訊,避免花費大量時間在審視文件內容。另一方面,語音是多媒體文件中最具資訊的成分之一;如何透過語音(文件)摘要技術來自動地、有效率地處理具時序性的多媒體影音內容,例如:電 式機器學習模型技術。近年來,各式基於語言模型之非監督式模型技術運用在資訊檢索領域中已呈現卓越的研究成果(Zhai, 2008),這些技術也初步地被應用於語音文件摘要之研究上
(2.1) 式中先用條件機率展開,代表現在這個詞出現的機率,會受到詞的歷史訊息影響有不一樣的分佈。之後應用了 N-1 的馬可夫假設,相關性就只有到前N-1 個詞,因此機率的條件部分 就只剩下了前 N-1 個詞的部分。N 連文法語言模型的好處是只要留有前 N-1 個詞的歷史紀錄就好,在這之前的詞都假設不會影響到接下來詞的機率分佈。而在文法模型中,要形成文法
quadrilaterals)是以第一共振峰為橫軸,第二共振峰為縱軸,在二維座標位置中標示上去所畫出的圖形,在圖形中可以看出發音位置與元音之間的關係,雖然我們已經知道每個人在發音上會有些許差異,造成共 現今流行的深層類神經網路結合隱藏式馬可夫模型(Deep Neural Network-Hidden Markov Model, DNN-HMM)聲學模型之訓練方法,其中在深層
變化,而產生一些無法預期的聲音或發生在語言學中較詞層次(Word level)更上層之行為,因而導致發音的完整性、文法結構和語速快慢上與朗讀式語音的差異,以下我們參考現代漢語 認為是較不明顯的中斷,即為短停頓(Short break),在大部分情況下,短停頓不會影響語流的順暢度,且一般情況是介於200〜400毫秒之間。9
,在辨識過程中,我們先用聲學模型加上二連語言模型產生適當的候選答案,之後再加上聲學的機率式潛藏語意分析模型,由於利用不同的方式所訓練的模型,自然會得到不一樣的評分,然後重新計分 23 第三章 聲學上的機率式潛藏語意分析模型 機率式潛藏語意分析模型一般都用在找出用語和文件的潛藏關係,在模型之中,用語和文件分別投射在潛藏觀念上,因此機率式潛
% 左右,仍能得到不錯的檢索結果。以前期研究之結果為基礎,我們在進階研究當中試圖更真實模擬實際應用上會遇到之難題。首先收集了一組數量更為龐大之個人相片集,其語音標註也不再是清 統架構與相關實驗。第十二章是檢索模型之改進檢討,關於檢索結果呈現的部分安排在第十三章,統整所有實驗結果發展完成的展示系統則是在第十四章中詳述。最後一章總結本研究所提出的各種問
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