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C# 刪除文字檔中第n行

string searchPattern = "*.txt";

在C#中改變檔名的方法

方法1.

完成 HTK - 數字辨識的三與四步驟，將畫面予以呈現。

第四步我們要產生單音 (monophone) 隱藏馬可夫模型 (Hidden Markov model, HMM) 基礎模型 (template)。

首先我們新增 Models 和 Models\hmm0 資料夾，接著執行下列指令，產生基礎模型。這個基礎模型基本上是利用 <Plainhs DiagC 均切><3 個 state><1 個 Mixture><39 維>去設定這個基礎模型，並產生 template.hmm 檔案。

第三步中，我們首先要設定 Train.scp, Number_PhoneList, Number_word.mlf, Number_phone.mlf 檔案。

Train.scp 檔案紀錄語音特徵檔案路徑，我們可以透過下列指令產生 train.scp 檔案，執行之後，會在 List 資料夾 (要新增 List 資料夾在 HTK 資料夾中) 中產生該檔案。

完成 HTK - 數字辨識的前兩個步驟，我們開發了一個系統，並將畫面予以呈現。

數字辨識範例的第二步驟為產生 「梅爾倒頻譜係數」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）。此參數考慮到人耳對不同頻率的感受程度，因此特別適合用在語音辨識。

首先我們先新增三個資料夾，分別為 Wav、Fea 和 Config。Wav 資料夾中，存放我們所需要用到的語音資料。Fea 資料夾中，存放 HTK 根據 Config 檔案所抽取出來的語音特徵。

在這邊我們用數字辨識來說明HTK的操作過程。透過這個範例，可以容易理解HTK的操作。

第一步為定義字典(dictionary)檔案，字典檔案中應該包含字詞 (word, syllable) 和音素 (phone, sub-syllable)。在這邊我們只需要定義數字(0~9)的字典資訊就可以了。字典資訊主要是讓HTK可以透過字典，將我們所要辨識的數字(0~9)轉換成對應的音素(phones)。例如下圖中，我們可以把 one 對應到 yi 這個音素。

#Coding parameters
# 來源檔案格式