運用支向機於華語單音節混淆音組辨認之初步研究 = An Initial Study on Recognition of Confusing Sets in Mandarin Base-syllables by using Support Vector Machine

• 作者： 著 謝東宏
• 其他作者：
  • 呂仁園 指導
  • Hsieh, Tung-Hung
  • Lyu, R. Y.
• 出版： 桃園縣 : 長庚大學
• 版本：初版
• 主題： 支向機 , 隱藏式馬可夫模型 , 混淆音組 , Support Vector Machine , HMM , Confusing Set , SVM
• 資料類型: 博碩士論文
• 內容註: 碩士論文-- 長庚大學電機工程學研究所 含參考書目 校內電子全文開放日期： 2002.09.04 校外電子全文開放日期： 不公開 國圖電子全文開放日期： 2002.09.04 畢業學年度: 90 指導教授: 呂仁園
• More
• 摘要註: 由於華語中有很多混淆音組，所以單音節的精確辨識是相當困難。本論文主要以二階段的方法辨識華語單音節，首先將混淆音組訂定出來，我們定了五個聲母混淆音集，分別為(1)不送氣塞音的聲母：b,d,g。(2)送氣塞音的聲母：p,t,k。(3)鼻音及流音的聲母：l,m,n。(4)不送氣擦音的聲母：f,h。(5)捲舌及非捲舌音：J,C,S,j,c,s。 第一階段以減少音素模型的方式進行訓練及辨識，先將容易混淆的聲母當成相同的音素集，如原聲母有22個音素模型經減少後只剩7個廣義聲母，再就廣義聲母的類別中，區別出真正的聲母，而所使用的理論方法是支向機(Support Vector Machine，SVM)。 Owing to Mandarin have some confusing sets, the confusing sets in syllables lead to difficulties for high recognition rate. This thesis is about Mandarin isolated syllable recognition for two-stage. First, we define five INITIAL confusing sets .The five confusing sets are (1)Unaspirated stop set：b,d,g。(2) Aspirated stop set：p,t,k。(3)Nasal-Lateral set：l,m,n。(4) Unaspirated fricative set：f,h。(5)Retroflex-Nonretroflex set：J,C,S,j,c,s。 First stage, we proceeded to train and test for reduce phone set. Confusing set is regarded as the same phone set , call “Generalized INITIAL”. For example, we can reduce phone set from 22 INITIAL sets to 7 INITIAL sets via we define five Generalized INITIAL confusing sets. Second stage, we use Support Vector Machine (SVM) as experiment manner.
• URL： 電子書
  
• 讀者標籤：

  需登入
• 引用連結：

  Copy Link
• 目前引用數
• Share: