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數位典藏多媒體系統使用隱藏式馬可夫檢索模型之研究

By 陳怡婷

Abstract

[[abstract]]本論文探討隱藏式馬可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)於數位典藏多媒體檢索系統之研究。在檢索模型訓練上我們採用了非監督式(Unsupervised)的訓練方法;同時,也研究一系列的不同參數調整方式。另一方面,當查詢是以語音的方式輸入時,經由語音辨識處理有可能會產生辨識錯誤,為了降低語音辨識錯誤對於檢索效能的影響,我們使用了以音節(Syllable)為基礎的索引特徵,比較它與以詞(Word)為基礎的索引特徵在檢索上的表現,並且嘗試同時結合這兩種索引特徵。最後,我們也比較了隱藏式馬可夫檢索模型與其它傳統檢索模型,諸如向量空間模型(Vector Space Model, VSM)與潛藏語意分析模型(Latent Semantic Analysis, LSA)等,在檢索效能上的表現。本論文是以國立歷史博物館的數位典藏資料作為實驗的文件集,以語音輸入為實驗的測試查詢。我們發現在各種不同檢索條件下,隱藏式馬可夫模型的檢索精確率都優於其它的檢索模型。尤其當在檢索系統被要求僅能回傳少許文件的情況下,實驗結果顯示隱藏式馬可夫模型的精確率遠優於一般傳統檢索模型。所以,我們認為隱藏式馬可夫檢索模型是非常適合於如PDA 等手攜式設備之小介面檢索環境使用。

Topics: 數位典藏;語音辨識;隱藏式馬可夫模型;潛藏式語意分析模型, [[classification]]42
Year: 2011
OAI identifier: oai:ir.lib.ntnu.edu.tw:309250000Q/22031
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