本研究利用語音特徵結合的語音切音機制、隱藏式馬可夫模型、單音節辨識和語音文字比對而完成中文履歷表之語音建構系統，且因使用單音節辨識而達到辨識目標物的自由度和降低錄音的次數兩大目標，而在辨識時間上與上屆學長相同每個單詞辨識都在1秒內完成。履歷表系統操作介面經由GTK(GIMP Toolkit)的函式庫視窗化，而在履歷表系統的操作上變得更為簡明。

A system of Chinese resume by speech construction is developed by the use of a novel segmentation mechanism and the classical Hidden Markov Model. The recognition system is based on both mono-syllable HMM's and speech-text alignment schemes. Experimental results indicate that the amount of training materials used for feature extraction can be greatly reduced, and the text content of the recorded speech training data can be different from those of the recognition tasks as well. Each phrase in the resume can be identified within one second, that is approximately the same as the graduate did last year. Furthermore, the user interface of the resume system has been redesigned and polished by the GTK toolkit in order to enable event-driven X-window operations.

摘要 1
致謝 2
目錄 3
圖目錄 6
表目錄 7
第1章 緒論 8
1-1 研究動機與目的 8
1-2 研究方法 9
1-3 論文架構 9
第2章 履歷表之語音建構系統設計 10
2-1 履歷表總項目介紹 10
2-2 履歷表之語音建構系統視窗介面介紹 11
2-3 履歷表之語音建構系統操作介紹 13
2-4 資料庫建立 20
2-4-1 資料庫介紹和來源 20
2-4-2 系統訓練資料庫建立 23
2-5 履歷表主要項目之建構流程 24
2-5-1 姓名介紹系統 24
2-5-2 通訊地址系統 25
2-5-3 身分證號碼系統 26
2-5-4 學歷系統 27
第3章 語音辨識處理原理 28
3-1 不計聲調之單音節文字辨識流程 28
3-2 音節切割系統 29
3-2-1 能量 29
3-2-2 越零率 29
3-2-3 線性預估係數誤差能量 30
3-2-4 特徵混合 30
3-2-5 特徵互補輔助切割 33
3-3 隱藏式馬可夫模型 35
3-3-1 特徵萃取 35
3-3-2 參數初始化 37
3-3-3 參數重估 38
3-3-4 Viterbi演算法 42
3-4 文字比對模型之建立 43
3-4-1 不計聲調之音節文字歸類 43
3-4-2 資料庫之文字比對流程 44
3-4-3 利用文字比對之空交集搜尋詞的邊界 45
第4章 系統實驗結果與比較 47
4-1 各項系統實驗結果 47
4-2 與上屆台灣地址系統之實驗比較 48
第五章 結論與建議 49
5-1 結論 49
5-2 建議 49
參考文獻 50

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