Abstract
基於近年來行動運算技術日漸發達且普及，愈來愈多的行動裝置如手機和PDA 等產品，將要或已經提供了語音辨識和語音指令等相關功能，這些功能最主要的目的，通常在於讓人們的生活更方便，但是若要將它們實作在嵌入式系統上時，卻會遇到如執行速度太慢等問題。 本論文就演算法的執行速度加速為討論重點，提出了在嵌入式裝置實作出語音辨識系統的研究，並且希望在加速的同時，能顧及到整個系統最後的辨識能力。在本論文中，我將提出整數運算和查表的加速演算法，並提出數種在實作嵌入式語音辨識系統時會遇到的問題和解決辨法。 本研究分別就梅爾刻度倒頻譜參數 ( MFCC, Mel-frequency cepstral coefficient ) 和隱藏式馬可夫模型 ( HMM，Hidden Markov Model ) 的加速方法的各步驟詳細介紹，其中包涵了 FFT, Logarithm 和在整數運算中維持精準度的方法…等主題，這些演算法不只可應用在本論文的系統中，它們並且也可應用在許多其它領域的研究上。 本論文的重點為執行效能的提升，並且在效能提升的同時，希望能維持很好的準確度和辨識率，所以論文最後，提出了三項實驗，分別是：「精準度實驗」，「加速前後執行速度比較實驗」和「各項辨識率比較實驗」。由實驗的結果顯示，本研究提出的整數演算法，在特徵擷取部份，加速約有 20 倍，而辨識率約下降了 8% 左右。