,舊有的搜尋演算法仍需變動,才可與模型配合。本論文的目標,即是在音素模型上,建立並分析可支援跨詞相依三連音素模型的辨識工具程式。 大字彙連續語音辨識系統的結構十分複雜,環環相扣 展開搜尋空間;利用維特比光束搜尋加快搜尋速度。之後以非跨詞相依的辨識系統為基礎,改進詞彙樹來展開原本在式子上難以推導的跨詞相依性問題,達成跨詞相依三連音素模型大字彙連續語音系
定都做的更好。接著要感謝實驗室博士班的學長青峰哥和道哥,在實驗上給予我莫大的幫助與啟發,不管在研究方面,還是程式上的一些問題,在我還懵懂無知的時候教了我很多知識;前幾屆的學 個輸入xi的加權係數,bj是第j個感知器的偏移量。在上面的式子中,φ 括號內的特徵轉換稱為仿射變換(affine transformation)。我們可以將之想像成一個從M
數平滑法,因計算方式簡易且對資料取得上門檻較低,已非常普遍被運用再各產業的銷售預測及股市預測等領域。 而在農產品預測方面多使用時間數列 ARIMA 模式;林能顯(1984)於 型訓練並進行後續預測行為。而在關於英文的語音辨識實證上,較近期的有 Negin、Farbod 及 Hossein(2010)以語音錄音方式,提供 HMM 進行訓練並做語音辨識
足,效益不大。事實上我們仍可使用原來的語言模型產生詞圖,並對該詞圖加工處理即可產生基於字之混淆網路。 在產生詞圖的階段,記錄隱藏式馬可夫模型的各個狀態之起始與結束時間,以及 與線性方程組求出 W。 鑑別式線性轉換在監督式調適的表現上,相較於最大相似度線性迴歸更為突出;但在非監督的情況下,如同大多數的鑑別式訓練,若缺乏可信任的轉譯標籤,則其進步量
。 再套用文字檢索的方式對辨識結果進行檢索 [19–21]。 如果語音辨識系統的辨識率很低, 則在錯誤的辨識結果上進行檢索, 將會導致語音資訊檢索效能大幅降低。 為了改善語音檢 平均準確率 (Mean Average Precision, MAP) 。 在實際運算上,平均準確率的定義如式 2.4 所示,MAP = 1|Q|QDQT
路上特別流行的網路相簿,包括了 Flickr、Picasa、及台灣的無名小站等。在篩選過程中發現無名小站提供之應用程式介面 (application programming 在電腦前對每張相片用鍵盤輸入標註是非常麻煩的事情。智慧型手機的出現提供了可能的解決方案:讓使用者拍完照片的當下就可以馬上輸入註解,而且還可以利用錄音的方式來加註,更加直覺方
於以人聲為主的語音領域。經前端處理後的語音特徵可用在模型訓練以及語音辨識上。2.1.2統統統計計計式式式語語語音音音辨辨辨識識識語音辨識的目的 異值分解,達到維度上的縮減,因此對於相同的文件及詞集,每次分析出來的結果都是相同的。而機率式潛藏語意分析在使用最大期望值演算法時,是以隨機選取的起始機率開始,來進行區域最佳
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