摘要
語者調適(speaker adaptation, SA)技術乃是自動語音辨識(automatic speech recognition, ASR)領域中重要的一環，語者調適性能的優劣將直接影響到語音辨識系統的性能。模糊(fuzzy)方法已被廣泛地運用至語音辨識的領域，其在該領域所扮演之角色甚廣，如資料分群、邏輯推論、乃至類神經網路等。雖說很多模糊方法已被運用至語音辨識的各個子領域中，模糊邏輯控制(fuzzy logic control, FLC)的機制在語者調適或甚至在語音辨識的運用，甚為少見。本論文將探討運用模糊邏輯控制於語音辨識之語者調適技術之參數調適研究，希望能將模糊控制之優異的參數調控機制有效地置入語者調適技術，強化傳統的語者調適演算法，而能有效地掌控語音辨識系統中的不定參數，並進而使系統在處於極爲不利的辨識情況時仍能維持令人滿意之辨識性能。
延伸閱讀
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