Abstract
大部份的中文音節都包含三個要素一聲母（initial） ，韻母（Final） 和聲調（tone）。雖然中文約有１３００個不同的音節，但經歸納，卻只有５個聲調，２１個聲母及３９個韻母。因此我們認為將語音中各音節取出，先經切割，再分別辨認各要素，最後整合各部份的結果，認出音節，並進而認出由音節所組成的詞，是一個較為可行的大語彙辨認系統模式。本文即是探討其中的聲母辨認問題。由前人的研究成果及吾人的實際觀察，發現國語語音在頻域上確實含有一些獨有的特質，因此我們乃定義了９個特徵參數，組成一個９維的特徵向量，希望能有效地鑑別國語聲母、在實驗中，失但選了６１７個不同的音節，由三位講者，每人唸兩遍，進行特定語者的語音辨認實驗。同樣資料測試（closed data test）的平均辨認率為９３．３６％，不同樣資料測試（open data test）的辨認率只有６７．０５％。但若考慮第二及第三順位（second and third candidates） 的辨認率，則同樣資料測試的平均正確率可達９８．５９％，不同樣資料測試，也提高至８９．６２％。