百元語音辨識系統
探討在低成本下,完成非特定人語音辨識的可行性,讓一般廉價的小家電,擁有精準的語音辨識能力。 為使成本降低,必須要設計一個ROM、RAM使用很少、反應速度很快、辨識能力高的語音辨識系統,整理作品重點如下: 一. 音節簡化:發音去掉聲音調後,再將同類聲音進行整併,整理出133 個音節→資料量是繁體13060 字數的1/100 二. 資料庫化簡:使用整數的指數取代符點運算→資料量為傳統的語音特徵的1/20 三. 語音辨識演算法:使用梅爾倒頻譜係數、隱藏馬可夫模型 四. 處理器:用16 位元的整數運算,可在低價的處理器上執行 五. 訓練用的語音:向中華民國計算語言學學會(MAT)購買純語音的資料庫 完成麵包板上的百元語音辨識系統: