本論文探討台語語音辨識系統之設計與實作策略。系統採用4+1的方法，以每語詞錄音5次的策略，前4次作語詞特徵訓練，第5次作模擬測試。實作中採用梅爾倒頻譜係數來作特徵參數之萃取，運用隱藏式馬可夫模型來作字詞之辨識。在Intel Celeron 2.4GHz之個人電腦與Red Hat Linux 9.0作業系統下，針對4200個台語語詞，吾人約可以達到90％之正確辨識率。

This thesis investigates the design and implementation strategies for a Taiwanese speech recognition system. It adopts a 4 plus 1（five times）recording strategy, where the 1st four recordings are used for speech feature training and the last recording for speech recognition simulation. Mel-frequency cepstrum coefficients and hidden Markov model are used as the feature model and the recognition model respectively. Under the Intel Celeron 2.4 GHz personal computer and Red Hat Linux 9.0 operating system environment, a correct phrase recognition rate of 90% can be reached for a 4200 Taiwanese phrase database.

摘要I
致謝II
目錄III- IV
圖目錄V
表目錄VI- VII
第一章 緒論1
1-1 研究動機2
1-2 研究方向2
1-3 章節概要3
第二章 台語語音研究方法4
2-1 台語簡介4
2-1-1 閩南系台灣話的源流4
2-1-2 在台灣做台語語音辨識探討5
2-2 台語語音聲調特性5
2-2-1 介紹台語音節結講5
2-2-2 介紹台語聲調區分特性6
2-2-3 介紹國語、台語差異特性9
2-3 台語拼音介紹12
2-4 台語變調規則14
2-5 將台語共七個聲調降成五個聲調17
2-6 台語資料庫建立20
第三章 台語語音處理及聲調辨識21
3-1 語音訊號前處理 21
3-1-1 語音辨識系統架構21
3-1-2 端點偵測之音框能量與越零率22
3-1-3 特徵萃取(Feature Extraction)24
3-1-4 隱藏式馬可夫模型(HMM，Hidden Markov Model)29
3-2 聲調特微值擷取35
3-2-1 音高擷取介紹35
3-2-2 音高斜率擷取36
3-3 音高與音高斜率值統計數據圖、表格分析36
3-4 藉用高斯機率分布來判斷聲調38
3-4-1 高斯機率分布模型38
3-4-2 聲調辨識流程38
3-5 聲調測試結果39
第四章 台語訓練方法、系統設計與實驗結果41
4-1 台語訓練方式41
4-2 系統設計架講41
4-3 系統相關參數設定44
4-4 實驗結果45
第五章 結論與未來展望55
5-1 結論55
5-2 未來展望55
參考文獻57

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