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研究生：	高德威 Kao, De-Wei
論文名稱：	抗噪性語音辨識系統之研發 Research on Anti-noise Speech Recognition System
指導教授：	涂季平 Too, Ji-Ping
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	工學院 - 造船及船舶機械工程學系 Department of Systems and Naval Mechatronic Engineering
論文出版年：	2003
畢業學年度：	91
語文別：	中文
論文頁數：	96
中文關鍵詞：	語音辨識、小波轉換、抗噪
外文關鍵詞：	Speech Recognition, wavelet, Anti-noise
相關次數：	點閱：86 下載：3
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本文主要是應用小波法（Wavelet）及統計學（Statistics）對於語音訊號進行處理（確定語音的正確起始點）以達到辨識的效果，並建立一套辨識系統，以即時的語音波形及辨識結果在畫面上顯示。使用Matlab程式語言為主，搭配個人電腦作運算的處理，並利用麥克風為輸入界面，而音效卡作為類比數位之轉換。

本研究發展的辨識系統，除可在一般安靜環境下運作，更加強在各個不同訊雜比下達到辨識之目的；也就是說在正常的環境下多少都有背景噪音，而本研究發展的辨識系統更可適用於日常生活中，即提高了本系統的實用性。

在噪音環境下，使用小波及統計學之中文數字合操船口令辨識實驗中，我們提出的方法對於提升辨識率及減少辨識所需時間有明顯良好的效果。

The purpose of this research is to apply wavelet and statistics for spoken language process . To decide speech correct to start and stop point for recognize result，building up a set recognize system，speech waveform in time and recognize result to show in the personal computer.
Use matlab program language in this research，collocation personal computer for operational interface and analogy to digital transform by sound card.
This paper present the recognize system，besides can performance in quiet environment，more enhance to every different S/N recognize for an objective，in other words is something of background noise in normal environment，however to be suitable for use by developed recognize system in purpose，even if to increase practicability by system.
The experimental results （from 0~9、password for operate ship）by wavelet 、statistics and energy. Speech recognition can be greatly improved and decrease time by using the new feature method under noise.

目 錄

摘要 …………………………………………………………………………… Ⅰ
英文摘要  ……………………………………………………………………… Ⅱ
誌謝  …………………………………………………………………………… Ⅲ
目錄  …………………………………………………………………………… Ⅳ
圖目錄  ………………………………………………………………………… VII
表目錄  ………………………………………………………………………… X
符號說明  ……………………………………………………………………… XII

第1章 緒論  ………………………………………………………………………1 
1-1	前言  …………………………………………………………………1
1-2	研究動機  ……………………………………………………………2
1-3	文獻回顧  ……………………………………………………………4
1-4	本文架構  ……………………………………………………………7

第2章 語音辨識技術  ……………………………………………………………9
2-1  前言  ………………………………………………………………………9              
2-2  語音處理介紹  ……………………………………………………………12
2-2-1  語音特徵擷取  …………………………………………………………12
2-2-2  端點偵測 （Endpoint Detection）  …………………………………13
2-2-3  加窗函數 （Windows Function）  ……………………………………17
2-2-4  倒頻譜係數 （Cepstrum Coefficient）  ……………………………21
2-2-5  梅爾-倒頻譜 （Mel-Cepstrum Coefficient）  ………………………23
2-3  動態時間校準法 （Dynamic Time Warping）  ………………………30
              
第3章 噪音下端點偵測方法  ……………………………………………… 35
3-1 統計學  ………………………………………………………………… 35
3-1-1  隨機變數  …………………………………………………………… 36
3-1-2  機率分布之參數特性  ……………………………………………… 38
3-1-3  動差  ………………………………………………………………… 41
3-2 小波分析  ……………………………………………………………… 46  
3-2-1  短時傅立葉轉換 （STFT）  ……………………………………… 47
3-2-2  小波定義  …………………………………………………………… 49
3-2-3  連續小波 （CWT）  ………………………………………………… 51
3-2-4  離散小波 （DWT）  ………………………………………………… 55
3-2-5  小波家族   …………………………………………………………… 60
         
第4章 實驗環境及結果  ……………………………………………………… 62       
4-1 語料庫  …………………………………………………………………… 62
4-2 實驗週邊設備  ………………………………………………………………63
4-3能量法系統的實驗結果  …………………………………………………… 64
4-4統計學系統的實驗結果  ……………………………………………………70
4-5小波分析系統的實驗結果  ………………………………………………… 75
4-6各個系統結果比較  …………………………………………………………  80

第5章  結論與討論  ………………………………………………………… 90
5-1 結論  ……………………………………………………………………… 90
5-2 未來研究方向  …………………………………………………………… 91    

附件一  及時展示系統  ………………………………………………………92  
參考文獻  ………………………………………………………………………93
自述  ……………………………………………………………………………96

                                    

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校內：2004-08-14公開
校外：2004-08-14公開

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