田口方法應用於語音辨識報告者 :李建德

大綱•實驗目的•實驗介紹•直交表分析•變異數分析•回應表分析•結論

實驗目的•利用田口方法找出辨識度高及速度快的參數組合

實驗介紹•實驗步驟

特徵擷取 模組化

特徵擷取 辨識器

樣本訊號

測試訊號

辨識成果

實驗介紹•特徵擷取預強調

取音框

漢明窗

梅爾三角濾波離散餘

弦轉換(DCT)

差量倒頻譜(△C)

實驗介紹•參數因子

離散餘弦轉換 (DCT)

差量倒頻譜 (△C)

樣本數量

實驗介紹•實驗環境錄製 0-9的音檔，每一個數字錄 13個訓練樣本測試每一數字 20次，一次實驗共作 200次測試，共三次實驗

DCT △C sample

LEVEL1 10 0 3

LEVEL2 15 1 8

LEVEL3 20 2 13

參數表

交值表分析DCT △C sampl

eY1 Y2 Y3 Yavg MSD(10-

4)η

1 1 1 1 98 99 97.5 98.167 1.037 39.842

2 1 2 2 94.5 96 88 92.833 1.165 39.336

3 1 3 3 84.5 87.5 80.5 84.167 1.416 38.489

4 2 1 2 1 99.5 99.5 99.667 3334.006 4.77

5 2 2 3 95.5 97.5 97 98 1.07 39.706

6 2 3 1 86.5 86.5 84.5 85.833 1.357 38.674

7 3 1 3 99.5 99.5 99.5 99.5 1.01 39.956

8 3 2 1 93 89.5 89 90.5 1.222 39.129

9 3 3 2 88 85.5 92.5 88.667 1.276 38.941

變異數分析

因子 變動 自由度 變異 純變動 變異比 貢獻度DCT 267.35

12 NA NA NA NA

△C 236.226

2 NA NA NA NA

Sample 269.738

2 NA NA NA NA

e 286.103

2 NA NA NA NA

eT1059.4

188 NA NA NA NA

T 1059.418

8 NA NA NA NA

回應表分析DCT △C Sample

1 39.222 28.189 39.215

2 27.716 39.39 27.682

3 39.342 38.701 39.383

Max-Min 11.626 11.201 11.701

1 2 30

10

20

30

40

50

1 2 30

10

20

30

40

50

1 2 30

10

20

30

40

50

DCT △C Sample

結論•以辨識率來看，取 A3B2C3是最高的，但成本(時間 )也是花最久的

•若考慮成本 (時間 )，取 A1B2C1

ηopt = ηA3 + ηC3 - ηavg =39.342+39.383-35.427 = 43.298 dB

ηopt = ηA1 + ηC1 - ηavg =39.222+39.215-35.427 = 43.01 dB