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声学模型区分性训练及其在LVCSR系统的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-15页
第1章 绪论第15-23页
   ·语音识别简史第15-18页
   ·语音识别问题第18-19页
   ·语音识别系统第19-21页
     ·声学特征提取第19-20页
     ·声学模型第20页
     ·语言模型第20-21页
     ·解码器第21页
   ·本文的主要内容及组织结构第21-23页
第2章 基于HMM的声学模型建模第23-35页
   ·引言第23页
   ·HMM的数学定义第23-25页
   ·HMM的经典问题第25-33页
     ·评估问题第26页
     ·解码问题第26-28页
     ·训练问题第28-33页
   ·基于HMM的语音识别声学模型建模第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 区分性训练统一准则框架及传统参数优化方法第35-49页
   ·引言第35-36页
   ·贝叶斯决策理论第36-37页
   ·传统区分性训练准则第37-43页
     ·最大互信息量MMI准则第38-39页
     ·最小分类错误MCE准则第39-41页
     ·最小词/音素错误MWE/MPE准则第41-42页
     ·区分性训练统一准则框架第42-43页
   ·传统区分性训练优化算法第43-47页
     ·基于GPD的模型参数优化算法第43-44页
     ·QuickProp算法第44-45页
     ·Quasi-Newton算法第45-46页
     ·基于EBW的模型参数优化算法第46-47页
   ·区分性训练的其它问题第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第4章 基于CLS的区分性训练模型参数优化算法第49-69页
   ·引言第49-50页
   ·区分性训练统一准则框架下的受限优化问题第50-52页
   ·基于KLD度量的模型间限制第52-54页
     ·模型级别限制到高斯级别限制的分解第52-53页
     ·针对高斯协方差矩阵和权重KLD度量的二次化估计第53-54页
   ·基于CLS的模型参数更新第54-61页
     ·基于局部一阶统计量的搜索方向求取第54-55页
     ·一般性CLS更新方法第55-61页
   ·实验及结果第61-67页
     ·实验配置第61-62页
     ·实验结果第62-67页
   ·本章小结第67-69页
第5章 基于Bounded Trust Region的模型参数优化算法第69-89页
   ·引言第69-70页
   ·Trust Region优化问题及其全局最优解第70-72页
   ·MMI转化为Trust Region问题第72-77页
     ·基于KLD的模型间限制转化为TR问题中的限制第72-74页
     ·MMI辅助函数转化为TR问题的待优化函数第74-77页
   ·MMI转化为Bounded Trust Region问题第77-83页
     ·新辅助函数的构造第77-79页
     ·惩罚矩阵P的求取第79-83页
   ·实验及结果第83-87页
     ·实验配置第83-84页
     ·实验结果第84-87页
   ·本章小结第87-89页
第6章 声学模型区分性训练在LVCSR系统中的应用第89-99页
   ·引言第89-90页
   ·基于HTK工具的区分性训练流程第90-92页
   ·基于WFST的词图和基于HTK的统计量计算相结合第92页
   ·实验及结果第92-97页
     ·WSJO任务第93-95页
     ·Switchboard任务第95-97页
   ·本章小结第97-99页
第7章 基于BIC发掘非目标区域信息的置信度判决第99-109页
   ·引言第99-100页
   ·非目标区域中额外CM信息的发掘第100-101页
   ·不同区域的置信度方法讨论第101-103页
     ·基于WPP的目标区域CM第101-102页
     ·基于LRT的非目标区域CM第102-103页
   ·基于BIC的非目标区域分析第103-104页
   ·实验及结果第104-107页
     ·实验配置第104-105页
     ·实验结果第105-107页
   ·本章小结第107-109页
第8章 总结第109-112页
   ·本文的主要工作第109-110页
   ·进一步的研究方向第110-112页
插图索引第112-113页
表格索引第113-114页
参考文献第114-121页
致谢第121-122页
附录A Bounded Trust Region方法中区分性训练辅助函数推导第122-124页
个人简历及在读期间发表的学术论文第124-126页

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