| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·语音识别技术的发展历程 | 第12-13页 |
| ·国外研究史 | 第12-13页 |
| ·国内研究史 | 第13页 |
| ·语音识别技术研究现状 | 第13-16页 |
| ·特征提取与变换 | 第13-14页 |
| ·声学模型与模式匹配 | 第14-15页 |
| ·语言模型与语言处理 | 第15-16页 |
| ·连续语音识别面临的问题 | 第16-17页 |
| ·本文的工作和主要创新点 | 第17-18页 |
| ·本课题的研究意义 | 第18-19页 |
| ·本文内容安排 | 第19-20页 |
| 第二章 基于HMM 的连续语音识别关键技术及系统实现 | 第20-37页 |
| ·连续语音识别的统计模型描述 | 第20页 |
| ·隐马尔可夫模型（HMM） | 第20-25页 |
| ·HMM 的定义 | 第20-21页 |
| ·HMM 的三个基本问题及其解决方案 | 第21-24页 |
| ·HMM 的类型 | 第24-25页 |
| ·嵌入式HMM 模型参数重估算法 | 第25-28页 |
| ·基本算法和流程 | 第25-26页 |
| ·前向后向变量的计算 | 第26-27页 |
| ·嵌入式算法中的参数估计 | 第27-28页 |
| ·特征提取 | 第28-33页 |
| ·共振峰参数 | 第28-31页 |
| ·LPCC 参数 | 第31页 |
| ·MFCC 参数 | 第31-32页 |
| ·PLP 参数 | 第32-33页 |
| ·HTK Toolkit 简介 | 第33-34页 |
| ·性能评估 | 第34-36页 |
| ·实验语料 | 第34页 |
| ·评估指标 | 第34页 |
| ·特征组合 | 第34-35页 |
| ·模型基元与模型结构 | 第35页 |
| ·模型训练 | 第35页 |
| ·实验结果 | 第35-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 第三章 基于听觉事件检测的汉语语音声韵切分 | 第37-50页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·听觉事件检测 | 第38-41页 |
| ·基于耳蜗滤波的听觉事件检测 | 第38-40页 |
| ·基于语谱图的听觉事件检测 | 第40-41页 |
| ·候选边界检测 | 第41-42页 |
| ·声韵切分 | 第42-46页 |
| ·清音声母检测 | 第43-44页 |
| ·浊辅音声母检测 | 第44-45页 |
| ·零声母音节和普通韵母检测 | 第45-46页 |
| ·测试评估 | 第46-49页 |
| ·实验语料 | 第47页 |
| ·评估指标 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第四章 基于切分的帧异步搜索 | 第50-61页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·帧同步Viterbi 搜索 | 第51-54页 |
| ·Viterbi 算法 | 第52-53页 |
| ·Viterbi-Beam 算法 | 第53-54页 |
| ·Viterbi-Level Building 算法 | 第54页 |
| ·声学层和语言层解码 | 第54-59页 |
| ·声学层解码 | 第55-57页 |
| ·语言层解码 | 第57-59页 |
| ·测试评估 | 第59-60页 |
| ·实验准备 | 第59页 |
| ·识别器构建 | 第59页 |
| ·实验结果 | 第59-60页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| 结束语 | 第61-63页 |
| 论文工作总结 | 第61页 |
| 进一步研究方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |