| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表目录 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究价值 | 第9-10页 |
| ·语音识别研究的历史及现状 | 第10-11页 |
| ·语音识别系统介绍 | 第11-13页 |
| ·本文主要内容及内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 蒙古语语音识别系统基础资源的建设与优化 | 第14-17页 |
| ·蒙古语特点 | 第14页 |
| ·语料库的收集 | 第14-15页 |
| ·录音语料的选择 | 第15-16页 |
| ·语音库的建立 | 第16-17页 |
| 第三章 基于多数据流SCHMM的声学模型的构建与优化 | 第17-35页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM)的介绍 | 第17-23页 |
| ·HMM的分类 | 第23-26页 |
| ·建模单元的选择 | 第26-27页 |
| ·上下文相关模型 | 第27-29页 |
| ·上下文变化 | 第27-28页 |
| ·上下文相关音素模型 | 第28-29页 |
| ·参数的捆绑 | 第29-32页 |
| ·自底向上的合并法 | 第29-30页 |
| ·自顶向下的分裂法 | 第30-32页 |
| ·连续HMM模型的增加混合分量 | 第32-33页 |
| ·实现多数据流SCHMM系统 | 第33-35页 |
| 第四章 语言模型的构建与优化 | 第35-44页 |
| ·训练蒙古语语言模型语料的预处理 | 第35-36页 |
| ·N-gram统计语言模型的构造算法 | 第36-37页 |
| ·统计语言模型的数据平滑技术 | 第37-42页 |
| ·基于词的蒙古语N-gram模型的训练过程 | 第42-43页 |
| ·N-gram语言模型数据平滑技术的性能比较 | 第43-44页 |
| 第五章 识别实验与总结 | 第44-52页 |
| ·识别实验 | 第44-50页 |
| ·隐马尔可夫模型工具HTK(HMM Toolkit)的介绍 | 第44页 |
| ·识别结果的评价标准 | 第44-45页 |
| ·实验:单音素和三音素模型 | 第45-46页 |
| ·实验:自底向上策略和决策树策略 | 第46-47页 |
| ·实验:CHMM模型的增加混合分量 | 第47-48页 |
| ·实验:CHMM和多数据流SCHMM的比较 | 第48-49页 |
| ·实验:二元文法和三元文法语言模型 | 第49-50页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |