雙變量時間數列的統計頻譜估計與區別分析-以兩個人說中文的聲音辨識為例

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Title:	雙變量時間數列的統計頻譜估計與區別分析-以兩個人說中文的聲音辨識為例
Authors:	羅琪 Lo, Chi
Contributors:	應用統計學系 Applied Statistics
Keywords:	雙變量時間數列;頻譜估計;區別分析;聲音辨識 bivariate time series;spectral estimation;discriminant analysis;speech recognition
Date:	2010
Issue Date:	2014-06-27 00:29:27 (UTC+8)
Abstract:	將古典樣式辨識方法推廣到實驗的時間數列資料在實務上是個有趣的研究問題。樣式辨識在工程上一重要的應用就是用來區別不同聲音的樣式。在工程文獻中，大部分的方法都假設時間數列是一個服從高斯分配的訊號加雜訊的模式，然後再發展出使錯誤最小的區別法則。通常這些方法都需要假設訊號波型及頻譜為已知，因此才能計算觀察的時間數列的區別函數。在本研究中，假設兩個人說中文字”芝麻開門”的頻譜為未知。由樣本頻譜估計未知頻譜，再利用樣本頻譜的抽樣分配來建立未知頻譜的信賴區間及做假設檢定。最後採用由頻域近似所得的區別函數去辨識兩個人說中 The extension of classical pattern-recognition techniques to experimental time series data is a problem of great practical interest. An important application in engineering is to the problem of discriminating between various speech patterns. Throughout th
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