Abstract
國語共有1283種發音不同之單音節。我們可發現它們對應 411種不同之音素組合，而每種音素組合可有至多 5種之聲調（陰平、陽平、上聲、去聲及輕聲）。因此若能準確的辨認聲調則我們可以把辨認1283種不同單音節的問題簡化為只辨認 411種不同音素組合之問題。本研究嘗試結合向量量化與隱藏式馬可夫模式之觀念來達到國語聲調辨認之目的。在訓練階段由電腦自動建立各個聲調之統計模型，其中模型之參數是根據所收集不同發音人之四聲之語音資料反複預估而得。在辨認階段，選出產生測試音之聲調之最大機率者為辨認結果。此外在前處理部分，我們發展出一種既簡單而又有文章之計算方法──結合分裂法──以求得一平滑之基週軌跡。一系列的實驗結果說明了本研究所發展之語者無關的聲調辨認系統之優異。