教學大綱與進度
課程基本資料:
學年期
課號
課程名稱
階段
學分
時數
修
教師
班級
人
撤
備註
99-1
142473
語音辨認概論
1
3.0
3
★
廖元甫
電通所
6
0
教學大綱與進度:
教師姓名
廖元甫
Email
yfliao@ntut.edu.tw
最後更新時間
2010-08-29 03:44:45
課程大綱
在本課程中我們將介紹語音辨認相關的各種概念與演算法,並討論目前最先進的系統,課程內容包括: ●簡介 ●語音學與音素單元選擇 ●語音特徵參數求取 梅爾頻率倒頻譜係數 (MFCC) 音調特性曲線 ●聲學模型 隱藏式馬可夫模型(HMM) 類神經網路(ANN) ●語言模型 ●搜尋演算法 ●語音辨認系統現況
課程進度
Fundamental Topics: *Spoken language structure, acoustic (HMM )& language model, search Advanced Topics: 1. Machine Learning --> SVM, MEMM & CRF, Neural Network, Decision Tree, Random Forest 2. Robust Speech/Speaker/Language recognition --> 2.1. Speaker adaptation --> MAP, MLLR, Eigen-Voice, Eigen-MLLR 2.2. Environment adaption -->RASTA, HEQ, MVA, PMC, VTS, MFT, EMLLR 2.3. Speaker/Language recognition --> Eigen-Channel 4. Detection-based ASR --> Distinctive feature, Gabor filter 5. Microphone Array --> GSC, ICA 6. Speech Synthesis --> HTS, STRAIGHT
評量方式與標準
●作業 30% *數個toolkit tutorial/example,要跑過一遍,得到正確的結果,並做出流程圖與原理說明。 ●期中與期末考試 70%
使用教材、參考書目或其他
【遵守智慧財產權觀念,請使用正版教科書,不得使用非法影印教科書】
使用外文原文書:
1. Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm and System Development by Xuedong Huang, Alex Acero, Hsiao-Wuen Hon 2. Fundamentals of Speech Recognition by L. Rabiner and B.H. Juang 3. Statistical Methods for Speech Recognition by F. Jelinek
課程諮詢管道
備註