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國立中山大學 資訊工程學系研究所 陳嘉平所指導 葉秉豐的 基於高斯混合模型之特徵補償應用於噪音強健性語音辨識 （2011），提出honda平行輸入關鍵因素是什麼，來自於高斯混合模型、噪音強健性、最小均值誤差。

而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 黃宜正所指導 張光仁的 車輛倒車運動軌跡理論推導與驗證 （2011），提出因為有 後視攝影機、倒車輔助系統、倒車軌跡線的重點而找出了 honda平行輸入的解答。

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基於高斯混合模型之特徵補償應用於噪音強健性語音辨識

為了解決honda平行輸入的問題，作者葉秉豐 這樣論述：

本論文基於高斯混合模型提出一個新的的噪音強健性方法，藉由高斯混合模型我們的方法可以有效的估算噪音的特徵參數並利用簡單的方法達到減噪的效果，且利用此一方法可以保留原本參數的平滑及連續性。相較於傳統最小均值誤差的參數轉換方法其目的是要找尋乾淨的特徵參數，而我們提出的方法藉由均值消去法的觀念找出噪音影響語音參數所產生的偏移量，並利用已有的高斯混合模型來找到對應的噪音平均向量，最後在藉由改善過的最小均值誤差可以估算噪音的特徵參數來改善原本有噪音的特徵參數。在實驗方法部份，輸入的測試語句會先經由已訓練好的噪音分類器來判斷該語句可能的噪音類型及訊噪比大小，藉由判斷結果在選定相對應的參數轉換模型並將此一模

型做噪音平均向量的產生，而後即可藉由不等權重的噪音平均向量線性組合產生噪音的特徵參數，最後藉由簡單的加減法即可達到減噪的效果。而實驗部份，我們採用AURORA 2.0語料庫做為我們噪音強健性的效能評估基準，利用傳統的參數轉換方式即可達到以原語料庫為基準36:8%的相對改善率，而我們所提出的方法相同的標準下可以達到52:5%的相對改善率，對於我們提出的方法相對於傳統的方法更可達到24:9%的相對改善率。

車輛倒車運動軌跡理論推導與驗證

為了解決honda平行輸入的問題，作者張光仁 這樣論述：

摘 要由於超音波倒車輔助系統具有無法直接看到車後實際狀況與偵測範圍不足之情形，而隨著車用螢幕技術發展成熟，結合後視攝影機，可將後方影像顯示於儀表板附近螢幕之方式亦已逐漸被車廠所採用。因此，解決駕駛者視野死角，同時提供智慧化的停/倒車指引，提高駕駛時之安全性，是本研究之初衷。本論文投入先進倒車輔助系統相關技術之研究，包括倒車運動軌跡數學模型推導，並實際投入硬體研究，結合影像處理、及ECU模組設計(FPGA與DSP晶片硬體化實現)等實現系統，藉由駕駛者轉動方向盤之角度，經由車輛運動方程式估測出車子軌跡，將倒車軌跡線疊合至實際的空間位置，並顯示於螢幕提供駕駛者正確之停車引導。進行模擬驗證，並針對

倒車輔助系統自行制定出一標準測試規範，且對系統測試功能規格規劃平行停車與倒車入庫之測試項目，擬定相對應的測試方法。最後，對系統的判定標準作制訂，測試的結果也可作為修改的建議。希望本研究所提供之結果能有效提升倒車時的安全性。

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