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語音辨識之音文對齊技術應用於音文同步有聲書之建立

為了解決youtube首頁空白的問題，作者黃偉杰 這樣論述：

本篇論文是運用語音辨識中的音文對齊技術，來建立有聲書之音文同步的功能。在語音技術的部分我們使用HTK來做為基底技術，HTK是英國劍橋大學所研發出的一套用於語音辨識的免費軟體，但HTK有語音時間長短的限制，無法處理長篇文章的語音。我們又發現了另一技術SailAlign，其為南加州大學在2011年所開發出的一套軟體，強調可以處理長篇文章，達到音文對齊的效果。我們將SailAlign稍做修改，並從LibriVox上取得Tom Sawyer全集，處理了6個多小時的語音資料，其中將近有96%的文字其對應語音的時間點可以被切出。我們除了使用SailAlign來處理英文的語音以外，還嘗試處理華語以及台語語

音，我們發現SailAlign在處理不同語言時，需要將字典以及聲學模型與語言模型做大幅度的修改，對語音技術資源相對不足的語言如台語等，未必適合。於是我們自己寫了一隻程式CguAlign，使用到語音辨識中force alignment的方式來處理音文對齊的問題。CguAlign可以處理多國語言的語音，且不需使用到字典以及事先準備好的聲學模型與語言模型，即可達到音文對齊的效果，但前提需要將文章切成句的層級。目前使用CguAlign在英文資料中同樣處理Tom Sawyer全集，得到與SailAlign相近的91%的成效，在台語部分，我們使用台灣教育部所提供的閩南語朗讀文章共140篇，處理了約11個小

時的語音，將近有83%的文字之對應語音的時間點可被切出。在華語部分，我們從LibriVox上取得老殘遊記全集，只處理了老殘遊記第一篇20分鐘的語音，將近有96%的文字其對應語音的時間點可被切出。最後我們將Tom Sawyer全集、教育部閩南語朗讀語料以及老殘遊記第一篇所處理完之帶有時間點的文字放到YouTube與自己架設的網站上來呈現音文同步的效果。