Abstract
在語音辨認技術中，關鍵詞辨認是屬於比較特殊的一種應用。其發展目的 主要是針對某些語音辨認應用場合，不需對整段語音作辨認，而是只要辨 認出某些詞及能達到使用的目的。本研究即嘗試針對整個關鍵詞辨認系統 ，從關鍵詞辨認的架構•辨認核心、發音確認（Utterance Verification ）到系統可能遇到的通道效應、雜訊干擾等問題作一系列的初步研究。在 辨認核心方面，我們是採用連續型馬可夫模型（Continuous Hidden Markov Model）技術，以國語音節模型作為基本單位組合成關鍵詞模型及 非關鍵詞部份的填充模型（Filler Model）。我們提出了單一狀態及多狀 態的填充模型架構。辨認方法上我們嘗試了以獨立詞辨認以及建階式（ Level Building）演算法來作關鍵詞辨認。在以20個地名當作關鍵詞的辨 認系統上，採用獨立詞辨認架構及單一狀態填充模型為辨認核心的辨認器 可以有近95％的辨認率。在發音確認上，我們以填充模型以及反關鍵詞模 型當作替代模型，在9.33％錯誤拒絕率（False Rejection）的條件下， 會有33.67％的錯誤警報率（False Alarm）。在電話通道效應的考量方面 ，我們採用通道倒頻譜偏移補償來克服電話通道效應，使得電話通道上的 語音辨認有超過80％的辨認率。在雜訊補償上，我們採用狀態整合韋納濾 波器（State Integrated Wiener Filter）。在 0dB 及 10dB環境下，辨 認率約可提昇5％至10％。本研究除了模擬實驗外，也建構一套展示系統 模擬鐵路局電腦語音售票系統作實作測試，以驗證其可實用的特性。