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標題: 利用K最近鄰居法辨識中文單音及舌齒音的探討
Using the Method of K- Nearest Neighbor to Recognize Isolated Mandarin Word and Investigation of the Dental
作者: 黃為成
Huang, Wei-Cheng
關鍵字: 梅爾頻率倒頻譜係數;Mel-frequency cepstrum coefficient;K最近鄰居法;k-nearest neighbor
出版社: 統計學研究所
引用: [1] 王小川 (2004)。“語音訊號處理”。台北市:全華。 [2] 王國榮 (2000)。“Visual Basic 6.0 實戰講座”。台北市:旗標。 [3] 吳明哲,黃世陽 (1998)。“Visual Basic 6.0 中文版學習範本”。台北市:松崗。 [4] 張國清,李宗寶 (2005),“用K-means之動態時間軸校正法於國語數字之語音辨識”。碩士論文,國立中興大學應用數學研究所,台中。 [5] 陳佳妤,李宗寶 (2011),“探討梅爾頻率倒頻譜係數之特徵擷取對國語母音之影響”。碩士論文,國立中興大學統計學研究所,台中。 [6] 鍾靖爵,李宗寶 (2011),“利用共同向量法以及最佳梅爾頻率倒頻譜之特徵辨識特定語者之中文單音”。碩士論文,國立中興大學應用數學研究所,台中。 [7] 籃元隆,李宗寶 (2009),“利用權重式多重KNN法於中字彙之特定語者中文單音辨識”。碩士論文,國立中興大學應用數學研究所,台中。 [8] Chu, Myung-Kyung, and Sohn, Young-Sun (2001), “A User Friendly Interface Operated by the Improved DTW Method”, The 10th IEEE International Conference, vol3, pp.1187-1190. [9] Gulmezoglu, M. B., Dzhafarov, V. and Barkana, A. (1999). “A novel approach to isolated word recognition”, IEEE Trans. On Speech and Audio Processing, vol. 7, No. 6, pp. 620-627. [10] Harb, H., and Husseiny, A.H (2000), “Isolated word recognition using neural networks”, The 7th IEEE International Conference on, 1, 17-20, pp.349-351. [11] Tsang-Long Pao, Wen-Yuan Liao, and Yu-Te Chen (2007). “Audio-Visual Speech Recognition with Weighted KNN-based Classification in Mandarin Database”, Third International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 2007. IIHMSP 2007. vol. 1, pp. 39-42.
摘要: 
本篇論文主要目的是探討特定語者在1391個所有中文單字中,對於子母音及舌齒音的語音辨識系統,首先所使用的特徵值主要為梅爾頻率倒頻譜係數以及均分倒頻譜係數,再利用K最近鄰居法當作辨識方法。實驗中影響辨識率的實驗因子有「音框數個數」、「音框取樣值」、「特徵值維度」以及「音框擺盪值」等,在這些不同參數中找出最佳組合。
本實驗利用十一位特定語者以及本人錄製的1391個所有中文單字進行辨識,一部分辨識舌齒音在子音音框數為20、特徵值維度為40、子音音框數為20及音框擺盪值為1時,會有最高的平均辨識率97.53%,另一部分辨識1391個所有中文單字在子音音框數為20、特徵值維度為40、子音音框取樣值為128、母音音框取樣值為512及音框擺盪值為2時,會有最高的平均辨識率84.76%。
URI: http://hdl.handle.net/11455/18754
其他識別: U0005-0207201212553900
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