Abstract
在語音辨識的領域中，關鍵詞辨認只需認出一句話中幾個關鍵詞即可，比全部語音辨認來的簡單，在一些應用場合，可以用此種方式作為人機之互動與溝通。例如，語音電話訂票系統、股票查詢系統、道路狀況查詢系統等等，應用關鍵詞辨認技術是非常適當的作法，其辨識的精確度也比較高。在本論文的研究中，將探討擷取關鍵詞的方法。 在本論文當中，採用連續型隱藏式馬可夫模型（Continuous Hidden Markov Model，CHMM）的技術，建立關鍵詞之語音模型。在進行擷取關鍵詞的過程中，我們所採用的是雙層的辨認架構，來進行關鍵詞的擷取。第一層先利用連續語音辨認的技術，藉由一階動態規劃演算法（One stage dynamic programming algorithm）對每一個音節找出其最佳之前N個候選音節，第二層中，藉由候選音節出現位置、長詞優先與『接近程度門檻值』等設計，配合事先定義好的關鍵詞辭典文法模型，進行關鍵詞的擷取。我們所辨認的關鍵詞是以電腦命令的2到6字詞的短詞，當候選音節長度N取到14，『接近程度門檻值』為2.0的時候，可使整體的辨識錯誤率降至3.5%。同時，我們亦探討在此辨認架構下，對於非關鍵詞的拒絕能力。當候選音節長度N取到14，『拒絕門檻值』為4.0的時候，對於非關鍵詞的拒絕率達到82.5%。因此，對於非關鍵詞具有基本的拒絕能力。另外，我們也對於『是』與『不是』此兩個很容易混淆的關鍵詞進行實驗，當候選音節長度N取到14的時候，辨識的錯誤率可以降至6%。