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音位学特征在语音识别中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
英文缩略词表第7-10页
第一章 语音识别简介第10-22页
   ·引言第10页
   ·语音识别重要性第10-12页
     ·语音识别和语音信息处理第10-11页
     ·语音识别重要性第11-12页
   ·语音识别基础知识第12-14页
     ·语音识别定义第12页
     ·语音识别基本原理第12-13页
     ·语音识别分类第13-14页
   ·语音识别历史回顾第14-19页
     ·国外语音识别发展史及取得的实质性进展第14-18页
     ·我国语音识别研究史和语音识别技术的发展第18-19页
   ·论文选题依据及研究思路第19-21页
   ·论文结构第21-22页
第二章 基于统计模型(HMM)方式的语音识别技术第22-32页
   ·引言第22页
   ·传统的基于 HMM 的语音识别系统第22-23页
   ·声学建模第23页
   ·HMM 模型化方法第23-26页
     ·基元选择第25-26页
     ·训练准则第26页
   ·基于 HMM 框架的关键技术第26-31页
   ·语音识别的难点第31-32页
第三章 语音的特征第32-38页
   ·引言第32页
   ·发音的生理机构与过程第32-35页
     ·语音主要发音器官第32-33页
     ·语音的产生过程第33-35页
   ·语音的基本特性第35-38页
     ·语音的物理属性第35-36页
     ·语音的波形特征第36页
     ·语音的频谱特征第36-38页
第四章 语音音位学特征映射信息归纳第38-51页
   ·引言第38页
   ·语音音素的基本概念和分类第38-39页
   ·汉语音位学特征映射规则第39-45页
     ·汉语辅音归类第39-42页
     ·汉语元音的分类第42-44页
     ·汉语语音发音单元与音位学特征的映射总结第44-45页
   ·维吾尔语音位学特征映射规则第45-51页
     ·维吾尔语辅音的分类第45-48页
     ·维吾尔语元音的分类第48-49页
     ·维吾尔语音发音单元与音位学特征的映射总结第49-51页
第五章 基于音位学特征的语音识别系统第51-59页
   ·引言第51页
   ·音位学特征的优势第51-52页
   ·汉语普通话及其维吾尔语音位学特征声学建模第52-56页
     ·音位学特征的获取方式第52-53页
     ·基于 MLP 的声学模型训练第53-56页
   ·多层感知器神经网络第56-59页
     ·MLP 的网络结构第56-57页
     ·MLP 学习算法第57-59页
第六章 实验与结果第59-72页
   ·语料库和实验系统配置第59页
   ·HTK 实验工具箱第59-60页
     ·HTK 基本原理第60页
     ·HTK 的用法第60页
   ·实验各阶段具体过程及结果分析第60-72页
     ·基于音位学特征的声学模型第60-71页
     ·传统谱特征模型第71页
     ·实验结果分析第71-72页
第七章 结束语第72-75页
   ·本文工作总结第72页
   ·下一步工作展望第72-75页
参考文献第75-79页
作者攻读硕士学位期间的论文第79-80页
致谢第80页

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