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通常我們將可辨識的語句放在一個文字檔案，以唐詩為三百首例，若希望我們的辨識系統能夠辨識使用者以語音輸入的一句唐詩，那我們共可抽出 3221 句，放在 tangPoem.rt 檔案內，如下：
Example（tangPoem.rt）：

Hint
rt 代表 recognizable text。
對電腦而言，第一個步驟，就是要知道這些文句如何發音。如果 RT 的數量不大，我們當然可以使用手工來標注音，但是對於大量的 RT 而言，就要靠電腦來自動進行標音工作。首先，電腦必須知道每一個國字的注音，於是我們必須有一個 WPA 檔案，中文範例如下：

Hint
wpa 代表 word to phonetic alphabet，也就是由字到注音或音標的對照表。
在上述範例中，第一欄是國字，第二欄是對應於注音的音節代號，第三欄則是國語注音。由於語音辨識系統目前並沒有用到音調資訊，所以上述的表格並沒有包含音調資訊。此外，此表格也列出了破音字，例如「長」的發音有兩個。英文範例如下：
在上述範例中，每一個英文詞彙就對應到一個發音（以音標代號表示，例如 ae 就是蝴蝶音），同樣也會發生破音字，例如 either 就有兩種發音，此時我們使用 # 來分隔這兩種發音。
Hint
通常我們不直接使用注音符號或英文音標，因為文字格式比較難處理，因此我們多用音節代號或音標代號來處理。

有了WPA檔案後，我們就可以進行「暴力法」的注音，以唐詩的「朝辭白帝彩雲間」來說，根據破音字發音的各種組合就可以標示成四種發音：

朝（ㄓㄠ）辭白（ㄅㄞˊ）帝彩雲間
朝（ㄓㄠ）辭白（ㄅㄛˊ）帝彩雲間
朝（ㄔㄠˊ）辭白（ㄅㄞˊ）帝彩雲間
朝（ㄔㄠˊ）辭白（ㄅㄛˊ）帝彩雲間
而「千里江崚一日還」則可標示成

千里江崚一日還（ㄏㄨㄢˊ）
千里江崚一日還（ㄏㄞˊ）
千里江崚一日還（ㄒㄩㄢˊ）
因此我們可以根據此種暴力法，產生 SYL 檔案，此檔案以音節代號列出每一句可能的發音，範例如下：在上述範例中，前四句是「朝辭白帝彩雲間」的所有可能發音，而後三句則是「千里江崚一日還」的所有可能發音，56 與 57 則是代表這兩句在 rt 檔案出現的位置（列數），以便反查。此種「暴力注音法」的優缺點如下：

優點：列出所有可能的發音，不會發生標注音出錯的情況。（這種情況特別適用於標示人名的發音，例如我有位大學同學的大名是「陸重和」，在無法確認使用者會如何發音的情況下，只有列舉所有可能的發音。）
缺點：語音搜尋範圍變大，計算時間比較久，而且也產生一些不可能的發音，可能會降低辨識率。
另外一種方法，則是「詞庫標音法」，我們必須先見一個破音字的詞庫，把所有破音字可能出現的詞彙列出來，例如：以「口吃」來說，對應的資料是：

007（ㄎㄡˇ的音碼）3（第三聲）
125（ㄐㄧˊ的音碼）2（第二聲）
有了破音字詞庫後，我們就可以進行「詞庫標音法」，有兩種作法：

Maximum matching：

從頭比對：我喜歡到廟口吃小吃 ===> 我|喜歡|到|廟口|吃|小吃
從尾比對：我喜歡到廟口吃小吃 ===> 我|喜歡|到|廟|口吃|小吃

Dynamic programming：（細節待補充）
「詞庫標音法」的優缺點如下：

優點：不會產生不可能的發音。
缺點：還是可能會出錯，例如

搶詞：例如「我喜歡到廟口吃小吃」中的「廟口」和「口吃」。
無法由詞庫判斷：「我還你10元」、「我還欠你10元」中間的「還」的發音，必須靠詞性或語意分析，才能標示出正確發音。另外，一般人名的發音，也很難從詞庫來判斷。

在英文方面，則會遇到新的詞彙，這些詞彙可能不出現於 WPA 檔案之中，例如商標名 Benq 或 google，或是人名 Schwarzenegger 或地名 Rocktop 等，此時就需要人工輔助標示，或是由電腦進行發音的預測。
Audio Signal Processing and Recognition (音訊處理與辨識)