วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2555

เสียงวรรณยุกต์มีบทบาทสำคัญในการระบุความหมายของคำในภาษาไทย เพื่อที่จะพัฒนาระบบรู้จำเสียงพูดในภาษาไทยให้มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้นจึงจำเป็นต้องมีการสร้างและพัฒนาการจำแนกเสียงวรรณยุกต์ภาษาไทยที่มีประสิทธิภาพ ดังนั้นในวิทยานิพนธ์นี้จึงได้ทำการศึกษาและพัฒนาการจำแนกเสียงวรรณยุกต์ภาษาไทย โดยแบ่งการศึกษาเป็น 3 ส่วนได้แก่ การรับรู้เสียงวรรณยุกต์ภาษาไทย, การจำแนกเสียงวรรณยุกต์ภาษาไทย และ การประยุกต์ใช้การจำแนกเสียงวรรณยุกต์ภาษาไทย ในส่วนแรกได้ทำการศึกษาการรับรู้เสียงวรรณยุกต์ภาษาไทย โดยมุ่งเน้นการศึกษาไปที่ผลกระทบของความถี่มูลฐาน, รูปร่างของพลังงาน และ รูปร่างของสเปกตรัมที่มีผลต่อการรับรู้เสียงวรรณยุกต์ จากการทดลองพบว่าความถี่มูลฐานเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะทำให้การรับรู้เสียงวรรรยุกต์มีความถูกต้องเท่าเสียงต้นแบบ ในขณะที่เมื่อเพิ่มข้อมูลรูปร่างของพลังงาน ส่งผลให้การรับรู้เสียงหนึ่งพยางค์ได้รับความถูกต้องมากขึ้น และเมื่อเพิ่มข้อมูลทางสเปกตรัมโดยเฉพาะช่วงความถี่ฟอร์แมนต์ที่หนึ่งทำให้ความสามารถในการรับรู้เสียงวรรณยุกต์มีความถูกต้องเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เมื่อเทียบกับกรณีที่ไม่มีข้อมูลในช่วงฟอร์แมนต์ที่หนึ่ง ในส่วนถัดมาได้เสนอการทดลองการจำแนกเสียงวรรณยุกต์ภาษาไทยด้วยแบบจำลองฮิดเดนคอนดิชันนัลแรนดอมฟิลด์ ทั้งในคำโดด และเสียงพูดต่อเนื่อง ซึ่งใช้ลักษณะเด่นเป็นความถี่มูลฐาน พบว่าการจำแนกเสียงวรรณยุกต์ภาษาไทยด้วยแบบจำลองฮิดเดนคอนดิชันนัลแรนดอมฟิลด์ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าระบบอ้างอิงที่ดีที่สุดที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นตัวจำแนก โดยได้อัตราการลดลงของความผิดพลาดเป็น 10.58% สำหรับคำโดด และ 12.02% สำหรับเสียงพูดต่อเนื่อง นอกจากนี้ได้ทำการทดลองโดยการเพิ่มลักษณะเด่นอื่น สำหรับคำโดดได้ทำการเพิ่มค่าพลังงาน และสำหรับเสียงพูดต่อเนื่องได้ทำการเพิ่มค่าสเปกตรัมของสัญญาณเสียง พบว่าอัตราการลดลงของความผิดพลาดจะสูงสุดถึง 22.40% สำหรับคำโดด และ 13.90% สำหรับเสียงพูดต่อเนื่องเมื่อเทียบกับการจำแนกเสียงวรรณยุกต์ที่ใช้แต่ความถี่มูลฐานในส่วนสุดท้ายได้ทดลองประยุกต์ใช้การจำแนกเสียงวรรณยุกต์ด้วยแบบจำลองฮิดเดนคอนดิชันนัลแรนดอมฟิลด์ในการรู้จำเสียงพูดการสะกดคำภาษาไทยพบว่า ระบบที่นำเสนอที่มีการประยุกต์ใช้การจำแนกเสียงวรรณยุกต์ให้ประสิทธิภาพดีกว่าระบบอ้างอิง ทำให้อัตราการลดลงของความผิดพลาดลดลงจากระบบอ้างอิงถึง 23.85%