※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID）
（是／否／其他条件）：yes
哪一学年度修课：103-1
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
李琳山
λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关)
电机系选修
(也许也是资工系选修吧)
δ 课程大概内容
[期中考：Fundamental Topics]
1. Introduction
2. Basic Concepts in Speech Recognition
3. Research Roadmap in this Area
4. More about Hidden Markov Models (HMM)
5. Acoustic Modeling
6. Language Modeling
7. Speech Signals and Front-end Processing
8. Linguistic Decoding and Search Algorithm
[期末考：Research Topics]
9. Speech Recognition Updates
10. Speech-based Information Retrieval
11. Spoken Document Understanding and Organization for User Content Interaction
12. Computer-Assisted Language Learning (CALL)
13. Speaker Variabilities: Adaption and Recognition
14. Linguistic Processing and Latent Topic Analysis
15. Robustness for Acoustic Environment
16. Some Fundamental Principles - EM Algorithm
17. Spoken Dialogues
18. Conclusion
Ω 私心推荐指数(以五分计)
★★★★★
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
无教科书。
老师一开始就会把半学期的上课投影片都上传
参考书目：
1. X. Huang, A. Acero, H. Hon, “Spoken Language Processing”,
Prentice Hall, 2001,松瑞
2. F. Jelinek, “Statistical Methods for Speech Recognition”,
MIT Press, 1999
3. L. Rabiner, B.H. Juang, “Fundamentals of Speech Recognition”,
Prentice Hall, 1993, 民全
4. C. Becchetti, L. Prina Ricotti, “Speech Recognition- Theory and
C++ implementation”, Johy Wiley and Sons, 1999, 民全
5. D. Jurafsky, J. Martin, “Speech and Language Processing-
An Introduction to Natural Language Processing, Speech Recognition,
and Computational Linguistics, 2nd edition”, Prentice-Hall, 2009
6. G. Tur, R. De Mori, “Spoken Language Understanding- Systems for
Extracting Semantic Information from Speech”, John Wiley & Sons, 2011
其他参考文献课堂上提供
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
老师用投影片上课
每堂课、包括作业讲解都会录起来
资工系馆的椅子坐起来真的很舒服很催眠......XD
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
期中考 25%
作业 15% 5% 15%
期末考 10%
期末报告 30%
考试的调分状况不清楚
期末报告的分数也不清楚
作业的话，助教通常会解释分数如何配置
ρ 考题型式、作业方式
[考试]
英文出题，中文回答
OPEN BOOK(讲义)，但不可以用电脑、手机
期中考比较多演算，期末几乎都是名词解释
满分超过一百分
考前老师会发考古题
也可以goo到好心电机系学长提供的考古题及他写的答案
基本上老师只是希望大家可以唸书而已
不想要刁难大家> <
[作业]
貌似历年来都是一样的
不过作业三有时候是big5有时候是utf8
因为都一样就不多介绍了
可以参考前面几篇评价文:D
ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什么基础较好吗？老师个性？
加签习惯？严禁迟到等…)
1. 出席、迟到
班级很大，不来也没关系的~~
而且还有影片可以回家看
但是不来就是自己的损失囉:PP
2. 先修条件
应该是机率与统计吧，但其实也还好
然后C或C++一定要会，不然就掰了
然后有用到Linus的作业环境 <