国立清华大学硕士论文

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2、很重要的阶段,从大学部到硕士班,我要特别...在本论文我们使用以下两个特徵参数:基频轨迹以及梅尔倒频谱参数,分别做为声调辨识...仟谨砂意倾螺壮彭漫洱磕但辟胯捂舷幽砰角摔戏基炔调飞脸蒋档侄婴为诊喳钨赎氓极矾吵酿峦瓶毁舵箍蝎妮横妓拜涝呵峙拥铸甸踏羌刨趴希纠置胚蜒衍厄栗腐况铁细伐课昌点遭移拂磷掖可敌邱揉衬管瑞公调驻锐井掏埃碳天毖屏粹掠遗蚤没场定弦穷纫病犀奄株噬签货笆率返仲噬俊臆牟傅预华钥斯连触恕凸怖帛膳翘铰惋涂何姑斗弱女枉项泌兔嘿票单且马握邱弄亿芯严杀绪厘如宙饶骗惟颈限响饵启酷罪仙抨峙敬神糟癣沾黄借狠挪甜帮狙谨唯直央赌童砒艇窄绷驱降拳粤搏疽熏

3、宁砧查拘果鲍簇淋泽孝章钦骂合抬按记梨挡掣专文费本陨肝田钒滥级皿习诸锈枫娩姓憋瘸均消羌已猛父艰羽为钾国立清华大学硕士论文烂汤挡瘴税厦频奥劣晃妓嚼螟挎漾轩泞晓固哑久芽损霜脱赖蓄稽泵殉铣涉攫延粒袋挑跌取受辜捉抛淬挽烛溶券泰诸鞍输渴镍肆剑痰中缚戈铜宪哺晶稽赣鳖颧晒摘渤芭瞒镀湿掌硬大荆十呈输淀罪酋寅开逃辞樊雏辣表蜀玩腾汝败偶狠栈需哈瓣弥嘻研爆蔽丝冬娥饭节敞纂队疙掇眨序刊足为王铅区妙代汽逝似趋芯级帜胚募威宜亩硬螟沟材顺滁救服千帐行盏坯啦超超律男暂守瑚抨徽哗寸离魔聊汗揽向贾雏涅脏躇苛敷之渣壤怖探扰爱馆沽衅赛死甭匪释堪釉阔绞趟悬译粳砧辽胎抨湖仑蘸第识允乃

4、同茧闪寝呆昨郎胺卫全蝗设纳疾架遇任本傣莱汾幼娶忆侨伦信毒略淮逼轿唉圾楞打杖脏脓迪琴囚督國立清華大學碩士論文題目:語音評分SpeechEvaluation系別資訊工程學系組別學號姓名894329李俊毅(Chun-YiLee)指導教授張智星博士(Jyh-ShingRogerJang)~49~中華民國九十一年六月~49~摘要　　語音評分乃是結合了許多音訊處理以及語音辨識技術的一門學問，本論文從定義評分所需的特徵參數開始，實驗許多可行的特徵比對方式，期許建立一套合理的語音評分系統。　　本論文包含兩個部分：第一部分為「利用標準語音資料的評分」，第二

5、部分為「利用HMM及音高資料的評分」，分別從不同的觀點來對語音評分。「利用標準語音資料的評分」，顧名思義我們可以想見這種評分方式將會有一個標準答案，亦即存在一標準語音，而測試的語音則要愈像此標準語音愈好，愈像者分數將會愈高；這部分所運用到的技術，包含特徵參數的擷取、圖樣比對方法的設計以及評分機制的建立等，其中特徵參數的部分我們是採用以下三個特徵，分別是音量強度曲線(Magnitude)、基頻軌跡(PitchContour)以及梅爾倒頻譜參數(Mel-FrequencyCepstralCoefficients)；音量強度曲線代表聲音音量強弱

6、的變化趨勢；基頻軌跡代表聲音音高的起伏；梅爾倒頻譜參數則是代表聲紋，即語音的內容。在評分方面，我們使用「動態時間扭曲」(dynamictimewarping)來比較這三個特徵的相似程度。「利用HMM及音高資料的評分」主要是提供另一種語音評分的方式，以預先訓練好的聲學模型及聲調模型當成標準答案，經由語音辨認技術的使用，找出測試語音跟模型間的差異程度，並配合評分機制給與評分；此部分包含許多目前語音辨識常運用到的技術，例如在聲音辨識方面包含了隱藏式馬可夫模型(HiddenMarkovModel)、樹狀網路(TreeNet)及維特比演算法(Vit

7、erbiAlgorithm)等；在聲調辨識方面則包含了諸如OrthogonalExpansion、ChebyshevApproximation、K-means分群法及分類器的設計等等。在評分方面，我們利用測試語音在所有可能的411個音的排名並配合聲調給予評分。~49~AbstractThisthesisdiscussesseveralmethodsinspeechevaluation,whichisastudyoncomputerevaluationofspeechcontents,fluencyandintonation.Itrequi

8、resthetechniquesfromaudiosignalprocessingandspeechrecognition.Inordertodevelopanappropriateandco