中文語音訊號中大多以單韻母構成，而單韻母的語音訊號都有週期性；
我們利用波形將有週期性的中文的語音分群，並提取波形的特徵當作語音特徵來實作與語者無關的語音識別。
實作上，以本人的聲音為基準，設計識別關鍵詞彙「芝麻開門」的3項實驗：
本人讀關鍵詞的認出率有92%，其他語者讀關鍵詞的認出率有78%，而本人讀非關鍵詞的其他詞彙的識別成功率為90%。
由以上可得週期波波形與語音內容相關的結果。

Chinese voice is mostly single vowel, while the vowels of speech signal has periodic.
We group the periodic Chinese voice by waveform of the voice and capture the characteristics of the waveform and
then use this to implement speaker-independent speech recognition.
On the implementation, we design three experiments of distinguishing the key sentence "zhi-ma-kai-men" bsaed on my voises.
The recognized rate of my voice is 92%, of other people's voice is 78%, and the recognized rate of other sentence of mine is 90%.
Therefore we know the waveform is associated with the voice content.

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