大词表自然语音关键词识别系统的研究与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| ·关键词识别的研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·关键词识别的意义 | 第11-12页 |
| ·关键词识别技术的应用 | 第12-13页 |
| ·关键词识别的发展历史与现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要工作和组织结构 | 第15-17页 |
| 2 关键词识别的相关技术 | 第17-37页 |
| ·预处理与特征提取提取 | 第17-26页 |
| ·预处理 | 第17-18页 |
| ·时域特征参数 | 第18-21页 |
| ·频域特征参数 | 第21-26页 |
| ·声学层HMM模型 | 第26-34页 |
| ·马尔可夫链 | 第26页 |
| ·HMM的定义 | 第26-27页 |
| ·HMM的三个假设 | 第27-28页 |
| ·HMM的三个基本问题及解决办法 | 第28-31页 |
| ·HMM算法实现中的问题 | 第31-34页 |
| ·语言学模型 | 第34-36页 |
| ·关键词搜索与关键词确认 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 关键词识别系统的结构与性能评价 | 第37-45页 |
| ·关键词识别系统的基本结构 | 第37-40页 |
| ·基于Filler模型的KWS系统 | 第37-38页 |
| ·基于LVCSR的KWS系统 | 第38-39页 |
| ·两种系统结构的性能比较 | 第39-40页 |
| ·本文的关键词识别系统结构 | 第40页 |
| ·关键词识别系统的性能评价指标 | 第40-42页 |
| ·实验数据说明 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 4 关键词搜索 | 第45-51页 |
| ·两种语音识别结果 | 第45-47页 |
| ·N-Best词格 | 第45-46页 |
| ·音节网格 | 第46-47页 |
| ·关键词搜索算法 | 第47-48页 |
| ·关键词输出准则 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 5 置信度确认 | 第51-63页 |
| ·置信度的定义 | 第51-52页 |
| ·统计假设检验的角度 | 第51-52页 |
| ·模式识别的角度 | 第52页 |
| ·置信度的构造方法 | 第52-53页 |
| ·明确垃圾模型 | 第52页 |
| ·在线垃圾模型 | 第52-53页 |
| ·三种常用置信度 | 第53-58页 |
| ·基于声学模型的置信度 | 第53页 |
| ·基于后验概率的置信度 | 第53-56页 |
| ·基于动态排名信息的置信度 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-58页 |
| ·置信度融合 | 第58-61页 |
| ·基于声学置信度和后验概率的混合置信度 | 第58-60页 |
| ·基于动态排名和后验概率的混合置信度 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 系统的整体实现 | 第63-79页 |
| ·预处理与特征提取 | 第63-64页 |
| ·语音识别器 | 第64-72页 |
| ·声学层模型的训练 | 第64-70页 |
| ·语言学模型的训练 | 第70页 |
| ·最优路径搜索 | 第70-72页 |
| ·关键词搜索 | 第72页 |
| ·置信度确认 | 第72-73页 |
| ·系统性能 | 第73-76页 |
| ·系统运行 | 第73-75页 |
| ·系统的性能曲线 | 第75-76页 |
| ·系统运行速度 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-79页 |
| 7 结论 | 第79-81页 |
| ·论文工作总结 | 第79页 |
| ·未来工作展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 作者简历 | 第85-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
