博碩士論文 92521079 詳細資訊




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姓名 陳厚君(Hou-Jyun Chen)  查詢紙本館藏   畢業系所 電機工程學系
論文名稱 經驗模態分解法之語音辨識
(An Empirical Mode Decomposition Method To Speech Recognition)
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摘要(中) 摘要
本篇論文重點在於語音信號分析處理這部分,根據黃鍔等人發表了一個新的資料處理方法—經驗模態分解法,這個方法利用系統變化的內部時間尺度來作為能量的直接析出,可將資料表達成內建模態函數,而這些函數即是原輸入訊號的基底,其具有完整性、幾乎正交性及可適性。可適性可表達原函數之物理特性,藉以處理非線性及非穩態性時間序列問題。因為這種方法的特性,再加上語音訊號也是非線性時間序列,而且瞭解說話內容文字特性及說話人的特性將有助於語音辨識,所以基底能夠表達原輸入訊號之物理特性將更加幫助我們作語音模型的訓練。是故改善傳統訊號分析方式,使訊號呈現其特性,為本研究之一大課題。
本論文利用經驗模態分解法找出與文字特性較有關的輸入基底,以訓練一套模型,以在辨識流程上求得較好的辨識率。
關鍵字(中) ★ 語音辨識
★ 經驗模態分解法
關鍵字(英) ★ Empirical Mode Decomposition Method
★ Speech Recognition
論文目次 目錄
摘要 Ⅰ
目錄 Ⅱ
附圖目錄 Ⅳ
表格目錄 Ⅵ
第一章 緒論 1
1.1研究動機 1
1.2研究目標 2
1.3章節概要 3
第二章 語音辨識基本技術 4
2.1特徵參數擷取 4
2.2隱藏式馬可夫模型 8
2.3模型的建立與訓練 11
2.3.1 Viterbi Search演算法 11
2.3.2 訓練流程 13
2.4連續語音辨認方法 15
2.5辨識流程 17
第三章 希伯特黃轉換理論 19
3.1即時頻率 19
3.2內建模態函數 21
3.3經驗模態分解法 23
3.4希伯特黃頻譜 30
3.5經驗模態分解法應用於語音辨識 31
第四章 實驗與討論 38
4.1實驗環境 .38
4.2實驗與討論 39
4.2.1實驗一 內建模態函數辨識率的比較 39
4.2.2實驗二 組合內建模態函數辨識率的比較 40
4.2.3實驗三 內建模態函數在數字連續辨識的辨識比較 42
4.2.4實驗四 內建模態函數在雜訊環境下辨識率比較 43
第五章 結論與展望 57
5.1結論 .57
5.2未來展望 57
參考文獻 59
參考文獻 參考文獻
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指導教授 莊堯棠(Yau-Tarng Juang) 審核日期 2005-7-4
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